基于改进YOLOv5与嵌入式平台的多旋翼无人机检测算法

作者：程江川; 王伟; 康林; 牛小明; 李亚南

来源：兵工自动化, 2023, 42(04): 74-78.

• 目标检测
• 轻量化网络
• 无人机检测
• YOLOv5

针对在嵌入式平台上检测无人机时面临的资源占用率高、实时性差的问题，提出一种改进YOLOv5网络的目标检测算法。以YOLOv5s网络为基础模型，使用MobileNetV3网络代替CSP-Darknet53作为骨干网络进行特征提取，并优化改进特征加强网络以及算法的回归框损失函数。基于自建无人机数据集分别在PC机和嵌入式平台RK3399上进行测试，实验结果表明：改进后的YOLOv5算法与原算法相比，在保持较高检测精度的同时，检测速度提升了38%，模型大小降低了45%，有效提升了算法的检测性能，满足应用于嵌入式设备的实际需求。