基于改进YOLOv5的Video SAR动目标检测算法OA
视频合成孔径雷达图像中动目标阴影可反映其真实位置,针对目前利用深度学习检测阴影的方法来检测动目标存在检测概率低和虚警等问题,提出一种改进的YOLOv5 模型.该算法以YOLOv5 框架为基础,一方面添加小目标检测层、引入兼顾通道和空间的三维注意力机制,并调整损失函数计算方法为最小点距交并比方法,来提升网络对动目标阴影的感知能力;另一方面增加道路提取作为判定条件,来降低道路外侧静止物体阴影对检测动目标阴影的干扰.经实验验证,该算法与YOLOv5 相…查看全部>>
The shadows of moving targets in video synthetic aperture radar(Video SAR)images can reflect their real positions,and an improved YOLOv5 model is proposed to address the problems of low detection probability and false alarms in the current method of detecting shadows using deep learning to detect moving targets.The algorithm is based on the YOLOv5 framework.On the one hand,it adds a small target detection layer,introduces a three-dimensional attention mechan…查看全部>>
白浩琦;李和平
中国科学院空天信息创新研究院,北京 100094||中国科学院大学 电子电气与通信工程学院,北京 100049中国科学院空天信息创新研究院,北京 100094
电子信息工程
视频SAR运动目标检测深度学习YOLOv5阴影检测
Video SARmoving target detectiondeep learningYOLOv5shadow detection
《科技创新与应用》 2024 (26)
54-59,6
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