基于改进Yolo v3的弹载图像弱小目标检测算法

摘要：

结合弹载摄像机的成像特点,对不同目标在弹载图像中的尺度信息进行分析,重点对复杂作战环境下的弱小目标检测问题进行研究.优化小目标样本数据结构,扩充小目标样本比例,并将远距离成像不易区分类别的目标统一标注为"target"类.优化Yolo v3网络结构,利用K-means对多尺度预测分支上的anchor大小重新聚类,并在FPN大尺度特征提取前融合中、小尺度特征信息,通过卷积注意力模块和双线性插值上采样提高特征图中显著特征的表达能力,减少弱小目标特征信息损失.优化后的算法大幅度提高了弱小目标检测精度,降低误检和漏检率,并保证了算法的处理速度.

关键词：弹载图像、目标检测、Yolo v3、弱小目标

所属期刊栏目：47

分类号：TN911.73;TJ76

资助基金：军队十三五预研基金资助项目301070103

在线出版日期：2022-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：34-42