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基于改进YOLO v3的飞行目标检测算法研究
飞行目标往往呈现为十几个像素点的小目标 ,对其准确检测是黑飞反制、管控等应用中首要解决的问题 。鉴于此 ,提出一种基于改进YOLO v3的方法提高飞行目标的检测能力。首先为避免梯度消失 ,增强特征的复用 ,在特征检测层引入残差网络;其次为提高小目标的检测能力 ,增加对4倍下采样特征的检测;然后通过数据集对未改进YOLO v3和改进后YOLO v3进行训练获取模型;最后将Faster R-CNN、未改进YOLO v3和改进后YOLO v3进行实验对比 ,数据显示改进后YOLO v3的准确度提升14个百分点以上 , 能较好地检测出飞行目标。
