基于YOLOv5的UAV夜间目标检测技术研究

摘要：

针对无人机(UAV)夜间目标检测技术准确率较低的问题,对现有夜间目标检测方法和YOLOv5算法进行简要介绍,提出了基于YOLOv 5算法的夜间目标检测技术.通过在原YOLOv 5网络中加入改进的Retinex算法对原网络进行动态增强,在模型训练过程中,将Focus层替换成CBS层,改善模型训练效果,并利用改进算法对UAV夜间目标检测性能进行仿真.结果表明,改进的YOLOv 5算法在查准率和查全率方面分别比原YOLOv 5算法提高了11.22％和5.32％,有效提升了UAV夜间目标检测能力.

关键词：夜间目标检测、Retinex、无人机、YOLOv5

所属期刊栏目：49

分类号：TN971

资助基金：北京工业大学星火基金

在线出版日期：2023-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：345-350