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基于YOLOv5-SSA的水炮射击半遮挡目标检测

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船舶水炮射击时容易产生水花,造成对射击目标的遮挡,现有水炮控制跟踪系统在水炮射击场景中容易丢失目标,难以获得有效的瞄准效果。论文提出一种基于深度学习的目标检测方法,将水炮射击时拍摄的图像作为输入,实时检测出要射击目标的位置,来达到良好的瞄准效果,实现对目标准确有效的射击。论文设计一个轻量级的深度学习目标检测网络YOLOv5-SSA对水炮射击的目标进行实时检测,在实际场景中进行测试时,在目标检测准确率达到93。2%的前提下,处理速度达到了21。18ms,实现了对目标的实时检测。

向河汉、陈黎、陈姚节

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武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室 武汉 430081

目标检测 实时 深度学习 水炮

2024

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子:0.355
ISSN:1672-9722
年,卷(期):2024.52(3)
向河汉,陈黎,陈姚节.基于YOLOv5-SSA的水炮射击半遮挡目标检测[J].计算机与数字工程,2024,52(3):915-921.DOI:10.3969/j.issn.1672-9722.2024.03.047.
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