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基于改进YOLOv7和DeepSort的“低慢小”无人机目标检测跟踪算法
1
作者
简钰洪
杨辉跃
+2 位作者
王星罡
容易圣
朱禹坤
《指挥控制与仿真》
2025年第1期23-31,共9页
为提高“低慢小”无人机目标检测跟踪精度,提出一种基于YOLOv7和DeepSort框架的改进型无人机检测算法,在YOLOv7算法骨干网络引入了CBAM注意力机制提高特征提取能力,使用BiFPN加权特征金字塔替换PANet提高不同尺度特征融合能力,增加小目...
为提高“低慢小”无人机目标检测跟踪精度,提出一种基于YOLOv7和DeepSort框架的改进型无人机检测算法,在YOLOv7算法骨干网络引入了CBAM注意力机制提高特征提取能力,使用BiFPN加权特征金字塔替换PANet提高不同尺度特征融合能力,增加小目标检测层改善无人机检测精度。构建了天空、树林、建筑和阴暗条件4类背景的“低慢小”人机数据集,并进行测试实验。结果表明,改进型算法的检测部分mAP@0.5提升了8.6%,特别是对小尺寸、弱特征的目标检测精度提高了约21%;最终跟踪结果MOTA指标提高24%,正确输出的目标框占真实目标框的比例约70%。
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关键词
反无人机
机器视觉
目标检测
目标跟踪
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题名
基于改进YOLOv7和DeepSort的“低慢小”无人机目标检测跟踪算法
1
作者
简钰洪
杨辉跃
王星罡
容易圣
朱禹坤
机构
陆军勤务学院
出处
《指挥控制与仿真》
2025年第1期23-31,共9页
基金
国家自然科学基金(61871402)。
文摘
为提高“低慢小”无人机目标检测跟踪精度,提出一种基于YOLOv7和DeepSort框架的改进型无人机检测算法,在YOLOv7算法骨干网络引入了CBAM注意力机制提高特征提取能力,使用BiFPN加权特征金字塔替换PANet提高不同尺度特征融合能力,增加小目标检测层改善无人机检测精度。构建了天空、树林、建筑和阴暗条件4类背景的“低慢小”人机数据集,并进行测试实验。结果表明,改进型算法的检测部分mAP@0.5提升了8.6%,特别是对小尺寸、弱特征的目标检测精度提高了约21%;最终跟踪结果MOTA指标提高24%,正确输出的目标框占真实目标框的比例约70%。
关键词
反无人机
机器视觉
目标检测
目标跟踪
Keywords
anti-drone
machine vision
target detection
target tracking
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进YOLOv7和DeepSort的“低慢小”无人机目标检测跟踪算法
简钰洪
杨辉跃
王星罡
容易圣
朱禹坤
《指挥控制与仿真》
2025
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