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题名基于改进YOLOv7的红外安防目标检测
被引量：3
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作者
韩瑶
骆晓玲
程换新
沈静
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机构
青岛科技大学
湖北大学
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第5期55-61,共7页
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基金
国家海洋局重大专项项目(国海科字[2016]494号No.30)。
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文摘
针对安防场景中红外图像对比度低、目标轮廓不明显导致目标检测效果差的问题,提出一种基于改进YOLOv7的红外安防目标检测算法。采用递归门控卷积改进主干网络,增强对输入图像高阶信息交互能力;使用SimAM注意力机制构建ELAN-S模块,降低信息丢失率的同时减少网络参数;使用K-means++聚类算法优化锚盒尺寸,提高检测精度。对InfiRay公开数据集进行数据增强和模型验证实验,结果表明,提出的算法在保持较高检测速度前提下,平均精度均值达到了87.15%,相对于原YOLOv7网络与其他主流算法有明显提高,证明改进方法先进有效。
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关键词
目标检测
红外图像
YOLOv7
递归门控卷积
SimAM
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Keywords
object detection
infrared images
YOLOv7
Recursive Gate Convolution
SimAM
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分类号
TN249
[电子电信—物理电子学]
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题名改进YOLOv7的小目标行人目标检测
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作者
任富群
李昕
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机构
辽宁工业大学电子与信息工程学院
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出处
《辽宁工业大学学报(自然科学版)》
2025年第2期103-109,共7页
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文摘
针对目前计算机视觉领域小目标行人目标检测依旧存在漏检误检的问题,提出了一种基于YOLOv7网络改进的融合递归门控卷积和注意力机制的小目标行人检测算法。首先,将主干网络中的卷积模块替换为递归门控卷积模块,提高了对小目标的检测能力。其次,修改网络中的SPPCSPC结构,提高了模型对不同尺度目标的检测性能以及计算效率。最后,添加CA注意力机制,使模型不仅考虑了通道信息,还考虑了方向相关的位置信息。结果表明,与基线模型YOLOv7相比,改进的算法在小目标行人数据集上平均精度均值达到83.6%,召回率达到84.21%,达到了更好的检测结果。
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关键词
小目标
行人目标检测
递归门控卷积
注意力机制
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Keywords
small object
pedestrian detection
recursive gated convolution
attention mechanism
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术]
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