摘要
人工智能技术在现代战争中具有举足轻重的地位,复杂环境下的军事目标精准识别有利于使我方抢占先机从而克敌制胜.秉承海空一体化联合作战的重要理念,为使目标检测方法能够嵌入到各种军事单位中的微电脑中,提出了一种轻量且精准的军事目标检测方法.通过分析与结合士兵、汽车、与坦克及其履带的特征,设计出一个轻量级的网络单元.使用网络单元组成一种计算复杂度低且精准的骨干网络,用于提取目标特征信息.设计一个MSCA(multi-scale con-text aggregation)模块,对骨干网络中高维与低维的特征分别提取,解决了目标遮挡的问题.实验结果表明,本文方法在军事目标测试集中的准确识别率为97.8％,与最新的YOLOv4检测方法相比,检测准确度提高了1.1％,运行速度提高了5倍,能够满足嵌入式设备实时运行的要求.通过实验可得,本文方法可以实时且精准的检测多种场景下的军事目标.
基金项目
安徽省优秀青年人才培育计划项目(gxyq2018110)
安徽省优秀青年人才培育计划项目(gxyq2019111)
池州学院自然重点项目(cz2019zrz07)
NETL
NSTL
维普
万方数据