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基于改进YOLOv5与嵌入式平台的多旋翼无人机检测算法
被引量：
3
1
作者
程江川
王伟
+2 位作者
康林
牛小明
李亚南
《兵工自动化》
2023年第4期74-78,共5页
针对在嵌入式平台上检测无人机时面临的资源占用率高、实时性差的问题,提出一种改进YOLOv5网络的目标检测算法。以YOLOv5s网络为基础模型,使用MobileNetV3网络代替CSP-Darknet53作为骨干网络进行特征提取,并优化改进特征加强网络以及算...
针对在嵌入式平台上检测无人机时面临的资源占用率高、实时性差的问题,提出一种改进YOLOv5网络的目标检测算法。以YOLOv5s网络为基础模型,使用MobileNetV3网络代替CSP-Darknet53作为骨干网络进行特征提取,并优化改进特征加强网络以及算法的回归框损失函数。基于自建无人机数据集分别在PC机和嵌入式平台RK3399上进行测试,实验结果表明:改进后的YOLOv5算法与原算法相比,在保持较高检测精度的同时,检测速度提升了38%,模型大小降低了45%,有效提升了算法的检测性能,满足应用于嵌入式设备的实际需求。
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关键词
目标检测
轻量化网络
无人机检测
YOLOv5
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题名
基于改进YOLOv5与嵌入式平台的多旋翼无人机检测算法
被引量：
3
1
作者
程江川
王伟
康林
牛小明
李亚南
机构
中国兵器装备集团自动化研究所有限公司信控中心
中国兵器装备集团自动化研究所有限公司无人机事业部
陆装驻广元地区军代室
重庆大学数学与统计学院
出处
《兵工自动化》
2023年第4期74-78,共5页
文摘
针对在嵌入式平台上检测无人机时面临的资源占用率高、实时性差的问题,提出一种改进YOLOv5网络的目标检测算法。以YOLOv5s网络为基础模型,使用MobileNetV3网络代替CSP-Darknet53作为骨干网络进行特征提取,并优化改进特征加强网络以及算法的回归框损失函数。基于自建无人机数据集分别在PC机和嵌入式平台RK3399上进行测试,实验结果表明:改进后的YOLOv5算法与原算法相比,在保持较高检测精度的同时,检测速度提升了38%,模型大小降低了45%,有效提升了算法的检测性能,满足应用于嵌入式设备的实际需求。
关键词
目标检测
轻量化网络
无人机检测
YOLOv5
Keywords
target detection
lightweight network
UAV detection
YOLOv5
分类号
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YOLOv5与嵌入式平台的多旋翼无人机检测算法
程江川
王伟
康林
牛小明
李亚南
《兵工自动化》
2023
3
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