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基于YOLOv8-seg的近场MIMO-SAR危险目标检测方法研究
1
作者
林纪闳
张远辉
+2 位作者
刘康
张华峰
李运堂
《计量学报》
北大核心
2025年第10期1475-1485,共11页
针对现有目标检测方法检测近场合成孔径雷达图像容易出现漏检、误检和精度低等问题,提出了基于YOLOv8-seg的近场多输入多输出(MIMO)-SAR毫米波图像目标检测算法,实现近场危险目标检测。将骨干网络和颈部网络的CBS(convolutional-batchno...
针对现有目标检测方法检测近场合成孔径雷达图像容易出现漏检、误检和精度低等问题,提出了基于YOLOv8-seg的近场多输入多输出(MIMO)-SAR毫米波图像目标检测算法,实现近场危险目标检测。将骨干网络和颈部网络的CBS(convolutional-batchnormal-SiLu)替换为GhostConv,减少算法参数,实现算法轻量化;利用RepViT Block替换CSPDarknet53中的Bottleneck设计了C3-RVB模块,替换颈部网络中的C2f模块,增加算法特征提取能力,提高检测精度;将YOLOv8-seg的损失函数CIoU替换为Inner-EIoU,引入缩放因子控制辅助边界框尺度,增强算法泛化能力;搭建了包含5类危险目标的MIMO-SAR数据集。实验结果表明:改进的YOLOv8-seg算法mAP@0.5和参数量分别为97.3%和2.56×10~6,检测精度高,有效解决常规算法容易出现漏检、误检问题,同时算法参数少,检测速度快,并通过3DRIED数据集验证改进算法具有较好泛化性。
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关键词
危险目标检测
YOLOv8n-seg
MIMO-SAR成像
图像处理
毫米波雷达
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职称材料
题名
基于YOLOv8-seg的近场MIMO-SAR危险目标检测方法研究
1
作者
林纪闳
张远辉
刘康
张华峰
李运堂
机构
中国计量大学机电工程学院
出处
《计量学报》
北大核心
2025年第10期1475-1485,共11页
基金
浙江省自然科学基金(LY19F010007)。
文摘
针对现有目标检测方法检测近场合成孔径雷达图像容易出现漏检、误检和精度低等问题,提出了基于YOLOv8-seg的近场多输入多输出(MIMO)-SAR毫米波图像目标检测算法,实现近场危险目标检测。将骨干网络和颈部网络的CBS(convolutional-batchnormal-SiLu)替换为GhostConv,减少算法参数,实现算法轻量化;利用RepViT Block替换CSPDarknet53中的Bottleneck设计了C3-RVB模块,替换颈部网络中的C2f模块,增加算法特征提取能力,提高检测精度;将YOLOv8-seg的损失函数CIoU替换为Inner-EIoU,引入缩放因子控制辅助边界框尺度,增强算法泛化能力;搭建了包含5类危险目标的MIMO-SAR数据集。实验结果表明:改进的YOLOv8-seg算法mAP@0.5和参数量分别为97.3%和2.56×10~6,检测精度高,有效解决常规算法容易出现漏检、误检问题,同时算法参数少,检测速度快,并通过3DRIED数据集验证改进算法具有较好泛化性。
关键词
危险目标检测
YOLOv8n-seg
MIMO-SAR成像
图像处理
毫米波雷达
Keywords
dangerous target detection
YOLOv8n-seg
MIMO-SAR imaging
image processing
millimeter wave radar
分类号
TB96 [机械工程—光学工程]
TB973 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于YOLOv8-seg的近场MIMO-SAR危险目标检测方法研究
林纪闳
张远辉
刘康
张华峰
李运堂
《计量学报》
北大核心
2025
0
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