低空空域小型無人機(jī)目標(biāo)檢測算法

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摘要： 在利用視覺檢測算法進(jìn)行檢測與定位的過程中，當(dāng)空域中目標(biāo)無人機(jī)相對較小時(shí)，現(xiàn)有的檢測算法容易受到空中其他飛行物、復(fù)雜背景和光照強(qiáng)度變化影響導(dǎo)致檢測精度較低。為了解決這一問題，提出了一種基于YOLOv3改進(jìn)的目標(biāo)檢測算法。當(dāng)空域中目標(biāo)無人機(jī)體積相對較小、視覺特征較弱、存在其他干擾時(shí)，通過增加主干特征提取網(wǎng)絡(luò)對圖像特征提取的層級數(shù)，提取多個不同尺度特征層進(jìn)行跨層連接融合，使多個不同層級的特征層之間的語義信息聯(lián)系得更加緊密，讓網(wǎng)絡(luò)模型可以學(xué)習(xí)到不同尺度目標(biāo)的特征信息，以此增強(qiáng)檢測算法對小目標(biāo)無人機(jī)檢測的精度。（剩余11782字）