發(fā)布時(shí)間：2020-12-12 10:50

　　本文采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)中的YOLOv3(You Only Look Once Version 3)目標(biāo)識(shí)別算法對(duì)紅外成像儀從海面采集的紅外圖像中艦船進(jìn)行識(shí)別。紅外成像儀采集圖像的頻率高達(dá)50幀/s,為了能減少網(wǎng)絡(luò)計(jì)算時(shí)間,本文借鑒YOLOv3的一些思想,采用全卷積結(jié)構(gòu)和LeakReLU激活函數(shù)重新設(shè)計(jì)一個(gè)輕量化的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò),以此加快檢測(cè)速度。輸出層根據(jù)采集回來(lái)的紅外圖像的特點(diǎn)采用Softmax算法回歸,在提高檢測(cè)速度的同時(shí),也兼顧了檢測(cè)精度。 

【文章來(lái)源】：紅外技術(shù). 2020年05期 第426-433頁(yè) 北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

YOLOv3算法示意圖

驗(yàn)證集損失下降曲線圖

YOLOv3網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖（特征提取網(wǎng)絡(luò)為Darknet-53)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于Faster RCNN以及多部件結(jié)合的機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面靜態(tài)飛機(jī)檢測(cè)[J]. 戴陳卡,李毅.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2017(S2)
[2]基于方向梯度直方圖的行人檢測(cè)與跟蹤[J]. 張世博,李夢(mèng)佳,李樂(lè),羅其會(huì).  北京石油化工學(xué)院學(xué)報(bào). 2013(04)

碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光學(xué)遙感圖像中機(jī)場(chǎng)目標(biāo)識(shí)別研究[D]. 張鵬.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2016



本文編號(hào)：2912412