来源:《红外与激光工程》2019年第11期  作者:赵晓枫;徐明扬;王聃漂;杨佳星;张志利;
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基于改进SSD的特种车辆红外伪装检测方法

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在目标检测领域,基于深度学习的SSD目标检测网络同时具有实时性好和准确性高两大优点。由于特种车辆红外图像难以获取,以小轿车和公交车红外图像为研究对象,构建了红外图像Pascal VOC数据集,训练了SSD网络,并利用训练好的网络检测了红外目标图像。结果表明,红外目标的特征信息越多,检测精度越高,但红外图像中信息残缺的车辆存在"漏检"的问题。针对该问题,通过添加"残缺窗口模块"优化数据集结构,有效解决了车辆"漏检"问题,同时目标整体的检测准确率也明显提升。将改进数据集后的红外目标检测结果作为评价指标,能够较准确评估复杂背景下特种车辆红外隐身伪装效果。(本文共计10页)......[继续阅读本文]

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