基于YOLOv5深度学习模型的动态靶标识别跟踪方法
  
中文关键词:YOLOv5    身管靶标    深度学习    目标识别    动态跟踪
英文关键词:
基金项目:
作者单位
李福禄;吉喆;段修生;  
摘要点击次数: 1137
全文下载次数: 2345
中文摘要:
      针对火炮身管动态靶标识别跟踪精度和实时性不高的问题,提出了一种基于YOLOv5深度学习模型的靶标识别跟踪方法。分析了靶标识别跟踪过程和基本思想,通过网格化模型对靶标样本图像进行多尺度处理,并利用金字塔模型进行融合预测;搭建了YOLOv5网络模型,对组件设置优化;对比了损失函数对锚框识别效果的影响,并选取优化后的CIOU作为模型损失函数;最后对模型进行训练,并利用训练好的模型对动态靶标进行识别跟踪。实验结果可视化分析显示,靶标动态识别跟踪率可达到99.3%,动态实时跟踪效果较好。
英文摘要:
      
李福禄;吉喆;段修生;.基于YOLOv5深度学习模型的动态靶标识别跟踪方法[J].石家庄铁道大学学报(自然科学版),2022,35(3):111-117.
查看全文  下载PDF阅读器
关闭