基于改进SSD算法的航母舰面多尺度目标检测研究
朱兴动1
田少兵2
范加利2
王正2
1.海军航空大学岸防兵学院 烟台 2640012.海军航空大学(青岛校区)舰面航空保障与场站管理系 青岛 266041
摘要：针对航母飞行甲板目标检测背景复杂,且牵引设备以及作业人员等小目标检测效果有限等问题,提出了一种改进SSD算法的航母舰面多尺度目标检测算法.通过融合网络6个不同尺度的特征层,以及调整了适应于多尺度目标检测的网络先验框的大小,增强了网络对多尺度目标的检测性能.通过消融实验对方案进一步优化,改进后算法对于不同尺度目标检测的平均准确率的均值mAP提高了2.74％,对于牵引车和人员等小目标检测准确率分别提升了4.0％和5.1％.在与同类检测算法的性能对比中,论文算法检测准确性和实时性均处于较高水平.
关键词：目标检测深度学习特征融合数据增强多尺度目标
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2022-02-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 42-47 )
英文信息