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题名基于红外探测的无人机群结构特性感知方法
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作者
夏文新
杨小冈
席建祥
卢瑞涛
谢学立
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机构
火箭军工程大学导弹工程学院
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期249-260,共12页
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基金
国家自然科学基金项目(62176263,62276274)
陕西省杰出青年科学基金项目(2021JC-35)
陕西省科协青年人才托举计划项目(20220123)。
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文摘
针对现有目标检测算法未考虑无人机群成员之间相互关系,容易出现漏检、误检群成员和未能感知无人机群队形结构特性的问题,提出了一种基于红外探测的无人机群结构特性感知方法。首先,为减少图像中无人机外观特征损失,设计了空间深度-通道注意力模块,该模块结合空间深度转换模块保留判别特征信息的优点和通道注意力关注通道间相关性的特点,提高了检测网络的特征提取能力;其次,为充分利用图像中无人机群成员的位置、边界框大小等结构信息,提出了群成员关系模块,将无人机的结构信息融入到无人机群成员之间的关联信息,提高了检测网络对无人机群成员的检测定位能力。最后,在自建的Drone-swarms Dataset数据集上开展实验验证。实验结果表明:文中提出的无人机群结构特性感知算法的mAP达到了95.9%,较原始YOLOv5算法的mAP提高了约7%,有效提高了无人机群成员的检测精度;同时,检测速度达到59帧/s,实现了无人机群目标的实时检测,进而实现了无人机群队形结构特性的感知。
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关键词
红外探测
无人机群
群成员结构
通道注意力
群成员关系
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Keywords
infrared detection
UAV group
group member structure
channel attention
group member relation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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