基于YOLOv4的空间红外弱目标检测
CHINESE JOURNAL OF LIQUID CRYSTALS AND DISPLAYS（2021）
Abstract
在空间红外弱目标检测问题中,相关模板法和帧间差分法等传统算法判别率较低,且对数据质量要求较高.针对这一问题,本文提出了一种基于改进YOLOV4的空间红外弱目标检测方法,该算法首先针对空间不同红外目标建立了相应的数据集;以YOLOv4为基础建立了空间目标检测任务专用的神经网络框架,利用k-means聚类算法重新构造先验框;针对红外弱目标的特性设计了多尺度融合算法来提高弱目标的检测精度;最后应用COCO数据集和实验室采集到的红外图像数据集对本算法进行了训练和测试.试验结果表明,本文改进算法较YOLOv4算法在检测的准确性上有明显提升,其平均准确率(AP)可达93.25％以上,检测速度达到了38.99 ms/frame,验证了算法对于空间红外弱目标检测的有效性,很好地满足了空间红外弱目标检测任务的需求.
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Key words
target recognition, infrared weak target, deep learning, YOLOv4 model
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