基于改进SSD和ISESAM融合的无人机弱小目标检测方法
张银环1
薛静云1
王宁宁2
韩泽佳3
1.渭南职业技术学院建筑工程学院 渭南 714000;西安工业大学机电工程学院 西安 7100212.渭南职业技术学院建筑工程学院 渭南 7140003.西安工业大学机电工程学院 西安 710021
摘要：针对低空无人机目标检测过程中出现的弱小目标、飞行模糊和背景相似,导致目标检测精度降低的问题,论文提出了改进SSD算法以提升目标检测精度.采用轻量化SSD(SSD-MobileNetV3)算法为检测框架,减少模型参数,降低计算复杂度.同时提出一种改进时空注意力(ISESAM)模块,构建通道和空间注意力机制,嵌入YOLOV4网络提高弱小目标检测精度.改进SSD算法的激活函数有效解决神经元可能"失活"的问题,可在低层网络中更有效地提取图像特征.在PASCAL VOC和COCO合成的数据集上实验,结果表明论文提出的改进SSD算法获得的检测精度为90.0%.与SSD-MobileNetV3相比,检测精度提高了4.0%,说明论文提出的改进SSD方法对低空无人机目标的检测更加具有鲁棒性.
关键词：SSD算法MobileNetV3注意力机制目标检测
分类号：TN2(光电子技术、激光技术)
资助基金：国家自然科学基金(6207010855)渭南市科技局项目(2020ZDYF-JCYJ-235)渭南职业技术学院校级教改项目(21WJYZ04)渭南职业技术学院青年科技创新团队建设项目(WZYQNKJTD202309)渭南市科学技术局重点研发计划(2022ZDYFJH-134)
论文发表日期：2023-09-20
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：7( 23-28,35 )
英文信息