科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对现有无人机图像目标检测算法检测率低、误检率高的问题，提出了一种改进YOLO＿v3-SPP网络的目标检测算法。以YOLO＿v3-SPP网络为基础，在网络结构上进行更多尺度的特征融合，将DarkNet-53中的第3、第4卷积层的信息经下采样后送入网络中进行融合，可提高目标多尺度检测的准确度；引入异常检测网络对目标进行二次判定，可剔除误检样本，有效降低目标检测的误判率。在公开数据集和自建军事目标数据集上进行实验，平均精度提升了4%,改善了现有算法在侦察影像上应用时存在的漏检和误检问题。最后将算法模型移植到硬件平台，系统检测速度小于40 ms,具有较好的检测效果。
- 单位
