基于SSD的实时轻量级无人机检测算法

发布时间：2021-11-02 22:34

　　针对当前无人机检测算法普遍不能做到快速准确检测的问题,提出了一种基于SSD的改进实时轻量级无人机检测算法——TSSD。首先,针对SSD算法的骨干网络权重参数量大的问题,改进得到一种轻量级的骨干网络。其次,针对SSD只利用多层特征图进行多尺度预测,而特征之间的联系没有被很好地融合利用,加入了一种特征增强模块来提高检测能力。在自建无人机数据集中进行的实验结果表明,提出的算法检测速度达到125f/s,远高于原始SSD的检测速度,且准确率比原始SSD也有所提升。 

【文章来源】：半导体光电. 2020,41(02)北大核心

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
0 引言
1 相关工作
2 无人机检测算法的实现
    2.1 SSD网络结构
    2.2 TSSD网络结构
    2.3 特征增强模块
    2.4 网络训练
3 实验结果与分析
    3.1 数据集介绍
    3.2 训练与测试
    3.3 检测结果对比
4 总结


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于卷积神经网络的无人机识别方法仿真研究[J]. 甄然,于佳兴,赵国花,吴学礼.  河北科技大学学报. 2019(05)
[2]基于SSD算法的实时无人机识别方法研究[J]. 李秋珍,熊饶饶,王汝鹏,祁迪.  舰船电子工程. 2019(05)
[3]基于深度卷积神经网络的无人机识别方法研究[J]. 刘佳铭.  舰船电子工程. 2019(02)
[4]小型无人机安全研究综述.[J]. 刘炜,冯丙文,翁健.  网络与信息安全学报. 2016(03)



本文编号：3472500