航空兵器

2019, v.26;No.314(06) 29-34

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基于YOLOv3的复杂环境红外弱小目标检测
Infrared Dim and Small Target Detection Based on YOLOv3 in Complex Environment

赵琰;刘荻;赵凌君;

摘要(Abstract):

在复杂环境的红外弱小目标检测问题中,传统算法大多需要对红外目标进行特征增强、背景杂波抑制等预处理工作,算法检测准确率低,控制参数较多。通过对红外目标特性进行分析,本文构建了基于深度学习的复杂环境红外弱小目标检测算法。算法以单阶段目标检测网络YOLOv3为基础,简化处理流程,显著提升对红外弱小目标的检测精度。在红外弱小目标数据集的测试中, YOLOv3较实验对比的方法在检测准确性上具有明显的提升,其平均准确率(AP)可达99.5%以上,验证了算法对红外弱小目标检测的有效性。

关键词(KeyWords): 深度学习;YOLOv3;红外目标检测;红外弱小目标;复杂环境

Abstract:

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基金项目(Foundation):

作者(Author): 赵琰;刘荻;赵凌君;

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