基于改进YOLOv5的坦克目标检测算法

坦克目标的准确识别定位是信息化战争中一项重要研究,针对传统检测算法抗干扰性差、难应用于大视野复杂环境下的问题,提出了一种基于改进YOLOv5坦克自动识别的检测算法。利用YOLOv5模型对大视野复杂战场环境下坦克目标进行识别：在YOLOv5基础模型中引入Attention-based information fusion模块,提高模型检测精度和识别能力;使用Pre-segment multi-scale fusion模块解决骨干网络中池化操作所造成的信息丢失问题;使用Swin Transformer机制降低小目标坦克漏检误检的问题。在坦克数据集上进行实验,结果表明：与YOLOv5原始模型相比,改进模型的召回率、平均精度分别提高了9.1%、5.1%。改进后的YOLOv5模型可以很好地对大视野复杂环境下坦克目标进行精确识别,改善了坦克目标检测中小目标漏检的问题。     

改进YOLOv3的SAR图像舰船目标检测

针对目标检测算法直接应用于SAR图像舰船检测数据集时数据训练不充分、鲁棒性差等问题,本文提出了一种改进YOLOv3的SAR图像舰船目标检测方法,从改进网络训练策略的角度出发,提升算法对不同舰船目标的适应性,优化算法的检测性能。改进主要包括两个方面:一方面本文在YOLOv3的基础上引入了ATSS（Adaptive Training Sample Selection）正负样本的分配方法,提高YOLOv3中正负样本选择的质量,优化网络训练。另一方面本文设计了基于特征层的锚框超参数优化方法,使锚框更加贴合各检测层数据集样本分布,从而使训练模型更好的收敛。本文分别在SSDD、SAR-Ship-Dataset数据集上进行了实验,验证了其有效性。      

基于改进MAE和YOLOv5的遮挡目标两阶段检测方法

无人装备侦察过程中,自然地物形成的前景遮挡严重干扰目标检测算法提取侦察图像特征,导致算法对装甲车辆目标图像识别准确率大幅降低,甚至无法识别,影响军事人员对侦察回传的图像进行分析、研判。对此,本文提出了一种基于改进掩码自编码器（masked autoencoders, MAE）和YOLOv5的被遮挡装甲目标两阶段识别方法,以改进MAE作为“修复器”,修复装甲目标的被遮挡部分,再利用YOLOv5作为“检测器”获取修复后的目标类别和位置。该方法为大面积遮挡目标识别提出了一种“先修后检”的思路,其他行之有效的修复模型、检测模型同样可以尝试利用这一方法解决此类问题。仿真实验的定量对比和定性分析证明了本文提出的两阶段检测方法具有可行性;另外,在不同遮挡比例下,该方法的装甲目标检测效果也通过实验进行了展示和分析。面对大面积前景遮挡的装甲目标非实时检测问题,两阶段检测方法有效解决了难以识别或识别准确率低的问题,降低了军事人员确认算法检测结果的难度。     

双目测距和YOLOv5s的无人机快速识别定位追踪系统

无人机的识别与监控是目前安防领域研究的热点,现有的无人机检测方案成本过高、实现困难,存在一定的缺陷。针对此问题,文中提出一种使用最新型深度学习算法YOLOv5s的无人机光学快速识别定位追踪系统。首先通过深度学习算法实时检测是否存在无人机,并准确定位无人机的位置信息;再进一步使用KCF快速追踪算法锁定并持续追踪入侵目标;最后采取双目深度摄像头实时测算跟踪目标距离,定位位置信息后再转换输出无人机三维位置数据。所设计系统使用最新一代YOLOv5s深度学习模型,并通过改进训练模型使得其对无人机的识别达到了较高的准确率,特别是在运算速度方面,大大超过现有算法,满足高速追踪的要求。实验结果表明,相较于YOLOV3,YOLOv5s模型的准确率提高5.84%,召回率提高6.41%,推理速度提高300%。采用YOLOv5s和KCF算法相结合可稳定连续定位目标,且由于双目摄像头定位精确,全局识别速度高达80 f/s,完全具备高速追踪定位无人机的能力。     

基于YOLOv5的UAV夜间目标检测技术研究

针对无人机(UAV)夜间目标检测技术准确率较低的问题,对现有夜间目标检测方法和YOLOv5算法进行简要介绍,提出了基于YOLOv5算法的夜间目标检测技术。通过在原YOLOv5网络中加入改进的Retinex算法对原网络进行动态增强,在模型训练过程中,将Focus层替换成CBS层,改善模型训练效果,并利用改进算法对UAV夜间目标检测性能进行仿真。结果表明,改进的YOLOv5算法在查准率和查全率方面分别比原YOLOv5算法提高了11.22%和5.32%,有效提升了UAV夜间目标检测能力。     

基于改进YOLOv3网络的SAR图像舰船目标检测方法

在基于合成孔径雷达(SAR)图像的舰船目标检测中,针对图像背景复杂、舰船尺寸大小不一等问题,提出了一种改进的YOLOv3深度卷积神经网络(CNN),用于SAR图像中的舰船目标检测。该方法基于训练数据集中的尺寸标签信息,使用交并比作为距离度量,利用k-means聚类方法为舰船目标提取了九组先验锚点框作为后续候选框边框参数优化的初始值;引入r_GIOU来代替交并比r_IOU,用于更新框回归损失和置信度损失,从而得到更加合理的损失函数,能将候选框与标注框之间的相对位置信息引入候选框的边框参数优化。为了验证改进版YOLOv3网络的性能,文中基于高分辨SAR舰船检测数据集AIR-SARShip-2.0,利用平移、翻转、调整亮度等方法进行数据集扩充,得到训练数据集和测试数据集,并进行舰船目标检测实验。实验结果表明：相较于常规YOLOv3网络和Faster R-CNN网络,改进YOLOv3网络在舰船目标检测上的总体效果更好,具有更高的准确率和更少的虚警,提高了平均精度指标,且需要的计算时间更少。     

基于YOLOv3的红外行人小目标检测技术研究

针对红外图像中行人小目标检测识别率低、虚警率高的问题,研究了当下效果最好的YOLOv3目标检测算法,在其基础上进行优化,提出了一种满足实时性要求的行人小目标检测算法。基于YOLOv3中分类准确率仍有不足的情况,借鉴SENet中对特征进行权重重标定的思路,将SE block引入YOLOv3中,提升了网络的特征描述能力。通过对自行收集实际复杂场景下的红外图像进行目标检测,试验验证了算法的可行性,实验结果表明本文提出的改进网络拥有更高的准确率和更低的虚警率,同时保持了原有算法的实时性。     

基于分离卷积的战场目标聚集行为识别

针对大部分行为识别算法效率较低,难以应对大规模影像识别任务的问题,一方面,提出一种结合双流结构与多纤维网络的双流多纤维网络模型,分别以RGB序列、光流序列为输入提取视频的时空信息,然后将两条支路网络的识别结果进行决策相加,提高了对战场目标聚集行为的检测效率与识别准确率;另一方面,提出一种结合分离卷积思想与多纤维网络的双流分离卷积多纤维网络模型,进一步提高网络检测效率与抗过拟合能力。实验表明,在建立的情报影像仿真数据集中,上述算法能够有效识别出战场目标聚集行为,在大幅提升检测效率同时实现了识别准确率的提升。     

基于深度学习的轻量化红外弱小车辆目标检测算法研究

伴随高速飞行器的不断发展,目标检测识别作为精确制导的关键一环,需要更高实时性、高准确性地进行目标定位和识别。当前,针对装甲车辆、车辆阵地等时间敏感目标精确检测识别的需求日益迫切,深度学习算法在特征提取及分类器设计上具备优势。文中以特定复杂背景下的小尺寸红外车辆目标为研究对象,针对样本数据少、平台资源受限、实时性要求高、检测精度高等需求,开展基于红外弱小车辆目标检测识别的轻量化深度学习算法研究。项目基于YOLOv5算法进行轻量化剪裁,减小模型的结构,提高实时性;提出了混合域注意力机制模块EPA,该模块通过不降维的局部跨信道交互策略使算法更快速有效地关注重要通道,抑制无效通道,并将通道注意力机制与空间注意力机制结合,使得算法更关注与目标相关的像素信息。提出了残差密集注意模块（RDAB）,该模块由密集残差块与注意力机制EPA构成,通过密集卷积层来提取充分的局部特征,通过注意力机制获取更有效的通道与像素信息,可以使得算法以较小的模型结构获得较好的检测效果。运用设计的网络对数据增广后的小尺寸红外车辆目标数据进行检测识别,并与多种典型算法进行对比实验。由实验结果可知,文中提出的JH-YOLOv5-RDAB网络检测识别效果优于其他网络,权重大小仅为6.6 MB,仅为YOLOv5s算法模型权重的一半,但算法检测效果更优,与93.7 MB的YOLOv5l算法的检测效果接近,mAP50达到95.1%。实验结果表明:该网络在红外弱小车辆目标检测上的优越性和可行性。     

基于改进YOLOv5s的无人机图像识别

无人机在军事情报、航拍检测等领域能够提供目标相关的图像信息,为处理任务提供目标信息。针对无人机图像背景复杂、检测目标小、可提取特征少等问题,提出基于YOLOv5s的改进无人机图像识别算法。首先,结合CotNet模块对网络结构进行优化,提升模型自学习能力并增强识别精度;其次,对颈部网络进行改进,通过跨层链接和提高特征图分辨率更好地利用浅层特征图中包含的丰富信息来定位目标,并且在检测头部分采用解耦检测头,减少预测过程中定位与分类任务对于特征信息的冲突;最后,为了提高收敛速度和模型精度,在CIoU和EIoU损失函数的基础上对损失函数的宽高纵横比进行优化。在公开数据集VisDrone测试集上进行测试,所提算法相比原始YOLOv5s算法的mAP₅₀与mAP_50∶95分别提升了6.1与2.9个百分点,实验结果表明,所提模型能够有效提升无人机图像识别的准确率。     

基于改进YOLOv5针对舰船识别的算法研究

由于舰船在海面上距离岸边较远时,合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)所进行的图像会比较小,对船舰测量也较为困难,会产生漏检的情形。为了进一步提高测量准确度,提供了一个可以改进YOLOv5识别SAR舰船图像的新测量方法。方案介绍了注意力机制模型和改进非极大值抑制模式,并使用了自己的目标数据集中进行了训练试验,在对船舰标记时,使原正矩形框变成了平行四边形,对标记的精度更加准确。在进行了海面目标的集中训练后进行了测试,结论 :与原YOLOv5模型比较,改进的YOLOv5模型的准确率、召回成功率、平均准确率分别增加了2.3%、4.8%、2.5%,提升了船舶检测和识别的整体效果,证实了改进YOLOv5算法检测的可行性。     

基于改进YOLOv5的复杂背景红外弱小目标检测算法

针对传统算法依赖于对红外目标与环境背景的精确分离和信息提取,难以满足复杂背景和噪声等干扰因素下的检测需求。论文提出一种基于改进YOLOv5（You Only Look Once）的复杂背景红外弱小目标检测算法。该算法在YOLOv5基础上,添加注意力机制提高算法的特征提取能力和检测效率,同时改进原YOLOv5目标检测网络的损失函数和预测框的筛选方式提高算法对红外弱小目标检测的准确率。实验选取了来自不同复杂背景的7组红外弱小目标数据集,将这些图像数据集进行标注并训练,得到红外弱小目标检测模型,然后从模型训练结果和目标检测结果的角度评估算法和模型的正确性。实验结果表明:改进的YOLOv5算法训练出来的模型,检测准确性和检测速度对比实验列出的几种目标检测算法均有明显的提升,平均精度均值（mean Average Precision,mAP）可达99.6%以上,在不同复杂背景下均可有效检测出红外弱小目标,且漏警率、虚警率低。     

基于YOLOv5算法的红外图像行人检测研究北大核心CSCD

目标检测是自动驾驶的重要前提,是与外界信息交互的重要环节。针对夜间远处行人检测识别精度低、漏检的问题,提出一种针对检测小尺寸行人的YOLOv5-p4的夜间行人识别模型。首先,通过增加更小目标的检测层,引入BiFPN特征融合机制,防止小目标被噪声淹没,使网络模型可以更聚焦于物体的细小特征;同时使用K-means先验框聚类出更小目标的锚框,并且使用了多尺度的数据增强方法,增加模型的鲁棒性。使用了MetaAcon-C激活函数与EIoU回归损失函数使模型收敛效果更好,提升了算法远距离行人的检测的准确率。最后在红外行人数据集FLIR上验证改进后的YOLOv5-p4模型对于行人的检测能力,实验结果表明该方法与传统方法相比,准确率从86.9%提升到90.3%,适合用于红外图像中的行人检测。     

基于回归模型与注意力的轻量化SAR舰船检测模型

合成孔径雷达（SAR）具有不受云层干扰、可全天时、全天候对地观测的特点,基于SAR图像的舰船检测已广泛用于海洋搜救、港口侦察、领海防御等民用或军用领域。然而,与大型舰船相比,像素点少、对比度低的小型舰船存在漏检率高的问题,并且速度和精度之间的平衡成为舰船检测算法天基应用的难点。针对以上问题,本文提出了一种基于YOLOv5s模型改进的舰船检测轻量化模型（ImShips）。首先,针对船体大小差异导致的漏检问题,采取在网络底部使用感受野较小的标准卷积,提升了模型对小规模舰船空间信息的获取能力。同时,在网络顶部设计了放大感受野的扩张卷积,保留了更多的语义特征,有利于大目标的特征提取。接着,提出将轻量级的通道注意力机制应用于YOLOv5的骨干网络和特征融合网络,通过对提取到的特征按重要性分配权重,实现纹理信息的筛选。最后,在下采样时采取深度可分离卷积代替标准卷积,减少了模型参数的数量,进一步提高了模型的推理速度。实验结果表明,在SAR舰船检测SSDD和ISSID数据集中,改进后的ImShips模型在保证精度的同时,所需的浮点计算数比YOLOv5s模型减少了45.61%,检测速度提高了8.31%。ImShips模型网络规模小、检测速度快,在实时天基舰船检测中具有较大的应用潜力。     

地面小目标快速检测算法研究

由于地面小目标像素低、携带信息量少等特点,常规数据集上的目标检测算法直接用于地面小目标的检测,会出现漏检和错检现象。针对此问题,该文基于深度学习算法,提出将一种改进的YOLOv3算法应用于地面小目标检测。利用K-means算法对数据集中目标进行聚类分析,选取合适的anchor boxes数量和大小。通过增加一个检测小目标的特征图,建立特征融合目标检测层,改进YOLOv3网络检测尺度。在遥感数据集DOTA检测实验中,用改进的YOLOv3算法与YOLOv3算法进行对比实验,结果表明改进后的算法能有效检测地面小目标,查准率提高17.04%,查全率提高了6.44%;与Faster R-CNN算法对比,改进的YOLOv3算法的mAP提高了12.7%。在改进的YOLOv3算法训练时,加入dropout优化机制,其在测试集上的mAP得分又提高了3.24%。      

炸点目标雷达回波建模及双门限检测算法研究

在低分辨战场侦察雷达的研究领域，炸点是一类非常重要的目标，对炸点目标的研究对于提高雷达作战效能具有十分重要的意义。本文通过建立炸点爆炸模型，在点目标回波建模的基础上，提出了一种雷达炸点目标回波模型。与实测炸点数据对比发现，提出模型可以较好地模拟炸点回波信号；在深入分析炸点目标回波特征的基础上，提出了炸点目标双门限检测算法，通过实测数据验证，该算法对炸点目标具有较好的检测能力。     

改进YOLOv5的航拍图像识别算法

航拍图像识别广泛应用于各类军用、民用领域,因其距离远、成像模糊、目标相互遮挡等特点使得目标检测准确度一直不高,针对这一问题,提出了一种基于YOLOv5模型的改进方法。通过引入数据增强和标签平滑方法、改进损失函数为DIoU和增加针对小目标的网络处理层来提高目标检测效果。实验结果表明,在相同训练条件下,改进后的YOLOv5算法对大多数种类的目标检测准确率都有所提升,平均精确率提高了17%,平均召回率提高了2%,mAP@0.5达到了70.4%,比原始模型提升了6.1%。     

融合YOLOv5与ASFF算法的海产品目标检测算法研究

针对水下目标检测识别精度低的问题,提出了一种基于改进YOLOv5的水下目标检测方法。通过对比多个注意力机制模块,在YOLOv5骨干网络引入了全局注意力机制模块,增强了特征提取,提高了采集特征的能力,并在YOLOv5模型上融合了自适应空间特征融合算法,实现底层特征与顶层特征融合。验证结果表明,所提算法的识别精度优于原始的YOLOv5算法,平均精度提升了8.5%,检测速度为76帧/秒。     

基于改进YOLOv3的安全帽检测方法研究

针对目前对工业现场安全帽佩戴检测过程中出现的检测准确率低和实时性弱问题,提出一种基于YOLOv3的改进模型。首先,采用K-Means++聚类算法,优化获取安全帽佩戴检测的先验框尺寸;在YOLOv3特征提取网络之后引入注意力模块(scSE);并在网络预测阶段,引入残差模块。实验表明：在自制安全帽佩戴检测数据集实验中平均准确率达到88.16%。相较于原始的YOLOv3算法,改进后算法对安全帽检测平均准确度有一定程度的提高。     

改进YOLOv5s的道路目标检测算法

针对目前主流的目标检测算法存在模型参数过大、不能很好地移植到移动设备端之中应用于辅助驾驶这一问题，本文提出了一种改进YOLOv5s的目标检测算法。首先，将YOLOv5s算法的主干网络CSPDarknet替换为轻量化网络模型MobileNet-V3，解决了网络模型较大、参数较多的问题，减少了网络的深度并提升了数据推断速度；其次，对特征提取网络采用加权双向特征金字塔结构Bi-FPN加强特征提取，融合多尺度特征进而扩大感受野；最后，对损失函数进行优化，使用CIoU为边界框回归损失函数，改善模型原始GIoU收敛速度较慢问题，使预测框更加符合于真实框，同时降低网络训练难度。实验结果表明，改进后算法在KITTI数据集上的mAP相较于YOLOv5s、SSD、YOLOv3、YOLOv4＿tiny分别提升了4.4、15.7、12.4、19.6，模型大小相较于YOLOv5s与轻量级网络YOLOv4＿tiny分别减少了32.4 MB和21 MB，同时检测速度分别提升了17.6%与43%。本文改进后的算法满足模型小、精确度高的要求，为辅助驾驶中道路目标检测提升检测速度与精度提供了一种解决方案。