【摘 要】
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提出了一种基于改进YOLOv3算法的偏振成像目标检测方法,用于检测偏振成像系统视场内的目标。以某坦克车辆的金属缩比模型为合作目标,采集偏振图像,然后在数据扩容后建立偏振
【机 构】
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陆军炮兵防空兵学院,偏振光成像探测技术安徽省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.41406109);安徽省自然科学基金(No.1708085QD90)资助
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提出了一种基于改进YOLOv3算法的偏振成像目标检测方法,用于检测偏振成像系统视场内的目标。以某坦克车辆的金属缩比模型为合作目标,采集偏振图像,然后在数据扩容后建立偏振信息数据集。选择偏振度图作为检测源图,根据其特点修改YOLOv3网络的输入端,之后通过K-means算法聚类分析目标框位置信息,得出面向偏振图像的初始锚框,最后生成改进后的检测网络YOLO-PZ。在Darknet-53网络中训练得到相应的YOLO-PZ检测模型。检测结果表明:本文所提出的基于改进YOLOv3算法的偏振成像目标检测方法的检测性
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