基于YOLOv5深度学习模型的动态靶标识别跟踪方法 |
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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: |
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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: |
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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. |
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