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基于卷积神经网络的典型侦察目标检测方法研究

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侦察巡逻行动是安全维稳行动中的重要一环,但检测目标多样、环境复杂为侦察巡逻任务带来了阻碍,如何精确、高效检测侦察巡逻目标有着重大研究价值.本文搭建了YOLOv5检测网络,同时为减弱检测环境干扰,结合双通道注意力机制进行改进,增强目标特征表达能力;因为侦察巡逻目标数据样本集较少,进行了数据扩充.将改进算法与原始算法进行实验比较,mAP@0.5提升3.25％,进一步验证了本文改进算法在侦察巡逻目标检测任务的良好检测性能.
Research on Typical Reconnaissance Target Detection Method Based on Convolutional Neural Network

岳磊、袁建虎、徐显海

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陆军工程大学野战工程学院,南京 210001

95979部队,泰安 271000

目标检测 侦察目标 双通道注意力机制 深度学习

2022

10.3969/j.issn.1007-1423.2022.20.004

现代计算机
中大控股

现代计算机

影响因子：0.292
ISSN：1007-1423
年,卷(期)：2022.28(20)
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