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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。 相似文献
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刘文赵旭李连鹏刘福朝褚昕悦代牮 《仪表技术与传感器》2022,(11):82-87
针对三边定位算法定位精度不高以及传统指纹定位算法工作量大的问题,提出了一种基于TL-LFL的室内定位算法,主要分为2个阶段:离线阶段利用限幅-滑动滤波方法对原始测距信息进行预处理,然后利用克里金插值法建立指纹数据库;在线阶段首先利用三边定位算法确定粗定位坐标和动态区域S,然后采用K-Means算法对S区域内指纹点进行聚类,找出与在线实测距离信息最近的聚类中心,最后结合粗定位坐标根据离散程度加权进行实时定位。结果表明:该算法在减少数据采集工作量的同时有效提高了定位精度,平均定位误差为0.2 m。 相似文献
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经典孪生网络弱特征目标跟踪存在鲁棒性差的问题。为此,设计了一种融合目标二维位置信息注意力机制的孪生网络算法。该算法以区域候选孪生网络(siamese region proposal network,SiamRPN)为基础,包括特征提取网络部分和相似度计量部分。在特征提取网络部分,引入了位置信息注意力模块来提取目标特征二维位置信息以提升网络对弱目标的特征提取能力。采用了轻量深度特征提取网络MobileNetV2来减少特征提取网络部分模型参数和计算量;在相似度计量部分,基于多层特征融合的相似度计量方法深入挖掘特征提取网络浅层特征的定位信息和深层特征的语义信息,加强了算法的跟踪准确性和定位精度。实验结果表明,所提出的算法在UAV123数据集上成功率相较于SiamRPN基础算法提升了12.6%,跟踪精度提升了8.4%,且跟踪速度每秒74帧,在提升成功率的同时满足了实时性的要求。 相似文献
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针对七自由度机械臂控制系统提出了一种七自由度机械臂隐蔽攻击模型。首先基于推导的机械臂逆运动学方程,对基于EtherCAT总线的七自由度机械臂进行运动规划与建模;其次,根据粒子群算法的研究与分析,提出了基于混沌理论的多种群粒子群优化的七自由度机械臂系统PID参数辨识算法;最后搭建了七自由度机械臂的攻击实验平台并使用辨识的参数结合隐蔽攻击原理开展了机械臂系统的攻击实验,并且将所提出的隐蔽攻击技术与其他传统攻击技术进行了比较。结果表明,所提出的七自由度机械臂隐蔽攻击方法可以破坏机械臂系统的数据完整性和准确性,并且具有很好的隐蔽性,验证了所建立的攻击模型的有效性和可行性。 相似文献
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