基于改进式YOLOv2的红外图像目标识别方法

作     者：吕弢 宋敏敏 洪文鹏 陈璟 符晓刚 吉亚平 桑学仪 LYU Tao;SONG Minmin;HONG Wenpeng;CHEN Jing;FU Xiaogang;JI Yaping;SANG Xueyi

作者机构：上海航天控制技术研究所上海201100 陆军装备部驻南京地区军代局驻上海地区第三军代室上海200031 

出 版 物：《上海航天（中英文）》 (Aerospace Shanghai（Chinese&English）)

年 卷 期：2023年第40卷第2期

页      码：126-133页

摘      要：针对智能化导引头信息处理算法设计验证需求,本文对多类型目标、海陆空背景辐射特性数据进一步挖掘,提出引入深度学习算法应用于外场红外数据二次分析挖掘的方法。选择采集得到的包括车、船、无人机(UAVs)、客机等类型的红外数据,针对红外图像与可见光图像不同的成像特性,利用改进式YOLOv2红外目标检测与分类算法,融合多级特征,增加一个重组特征图,实现对红外弱小目标智能化快速分类研究,对提取的海量视频库中的目标红外辐射特征进行分类整理。

主 题 词：YOLOv2 深度学习 红外目标 融合多级特征 分类识别 

学科分类：080901[080901] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 0803[工学-仪器类] 

核心收录：

D　O　I：10.19328/j.cnki.2096-8655.2023.02.016

馆 藏 号：203121362...