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岳磊袁建虎杨柳吕婷婷 《现代防御技术》2023,(1):67-74
巡逻执勤是具有重要意义的安全维稳行动,但是巡逻环境复杂、目标多样、检测难度大的问题十分突出,所以如何准确、实时检测巡逻执勤目标具有重大现实意义。为了提升对巡逻执勤目标检测的准确性和实时性,基于YOLOv5算法进行改进。为抑制巡逻环境带来的干扰,结合ECANet注意力机制进行改进,提高被检测目标显著性;同时为保证较好的实时性及多尺度目标检测能力,引入BiFPN网络结构。将改进算法与原始算法进行比较,mAP提升3.51%;与4种算法进行了对比实验,结果显示该算法能较好地降低巡逻执勤目标检测因检测相似、尺度多样、光照干扰等问题带来的影响,进一步验证了该算法在巡逻执勤目标检测任务中的有效性。 相似文献
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针对水下目标检测在低信噪比与非平稳背景噪声情况下性能下降的问题,结合特征值检测算法原理,给出一种单矢量水听器联合信息互相关检测算法。该算法利用电子旋转导向角度与振速信息构成一种组合振速,并结合声压信息得到一种互相关值,在大快拍无信号条件下,该值满足渐进高斯分布;将该值除以解析振速与声压信息的协方差矩阵最小特征值,得到一种检测统计量;通过与门限值比较,实现目标检测。理论分析可见,所提检测算法无须背景噪声的先验信息,并且可以通过调节导向角度提高检测性能;在单目标情况下,利用检测统计量与导向角度的对应关系可实现目标方位估计。仿真与实测数据结果表明,相比于单矢量水听器最大最小特征值检测算法与能量检测算法,所提算法检测性能优良,适合于单矢量水听器目标预警检测。 相似文献
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为实现靶场多目标图像的目标自动检测,利用多目标形状的相似性,提出一种基于形状熵差的目标检测新方法。提出了形状熵差的概念,将目标形状模型引入局部熵计算中,由局部内熵与局部外熵之差的极值点确定目标位置。基于此设计并实现了一种新的目标自动检测方法。通过实验证明了算法的有效性和鲁棒性。相比较于常见的一些目标检测算法,该方法具有更好的抗干扰能力和环境光照变化适应能力,可以应用于靶场多目标图像的目标检测,也可应用于其他类似的目标检测问题。 相似文献
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本文阐述了高分辨率一维距离成像的原理,提出了一种基于目标距离像的目标信号检测和跟踪方法。理论分析与模拟结果表明,通过目标距离像可以测量出目标的一部分强散射中心;强散射中心信息的综合利用,可以提高信干比并改善检测和跟踪性能。因此利用目标距离像可以较好地解决强地物杂波背景下目标信号的检测和跟踪问题。 相似文献
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随着拖曳线列阵声纳的应用,水下声探测的范围成倍增大,纯方位目标定位与跟踪技术面临严峻的挑战,特别是在对抗条件下的目标机动检测与跟踪问题难度更大。本文针对基于拖曳线列阵声纳探测的远距离目标机动检测问题,通过对以往纯方位目标机动检测方法的适用性分析,结合远距离目标方位变化的特点,提出了基于方位序列线性预测的累积和机动检测模型,解决了远距离、大误差、纯方位量测条件下的目标机动检测问题。实验室仿真验证结果表明,算法对幅度稍大的目标转向机动,具有较灵敏的机动检测效果及较强的鲁棒性。 相似文献
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针对海上小目标检测问题提出了一种基于多雷达观测信号层融合的检测算法。该算法对各个雷达的观测值按采样时刻进行排序,然后根据对应时刻的脉冲信号进行高阶互累积量计算然后在相关域上积累进行似然比检测。仿真分析表明该算法与基于贝叶斯准则的分布式检测算法相比,具有较低的复杂度和低信噪比条件下较高的目标检测概率。 相似文献
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针对纯方位目标转向机动检测问题,提出一种基于航向估计的多平台纯方位目标机动检测算法。该算法通过选定假设机动点序列,解算假设机动点前后的两段目标运动要素,根据解算出的相邻段航向差序列变化来判别目标是否发生机动。基于Taylor级数要素解算模型,建立了两段运动要素联合解算模型和两段运动要素独立解算模型。通过对多种航路进行仿真计算,统计分析这两种解算模型下机动检测算法的虚警率、目标机动检测率、机动检测延迟时间以及机动时刻估计精度。仿真结果表明,两种解算模型下的机动检测算法能够有效地对转向机动目标进行机动检测。 相似文献
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针对主流方法对弱小目标识别效率低的问题,提出了一种基于可变卷积与迁移学习的小样本检测方法。基于可变卷积思想改进特征提取主干网络,实现在少量数据上达到和普通卷积在大量数据上相等的学习能力。设计一种Soft-NMS共同作用的方法降低多目标重叠容易出现的漏检问题。通过在公开数据集PASCAL VOC和实测弱小目标数据集上的实验表明,所提算法实现小样本条件下对实测弱小目标的检测与识别,且与原始方法相比性能有显著提高,在公开数据集上较原算法提高了5.5%,在实测数据集上较原算法提高了8.3%。 相似文献