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题名基于ECIOU结构嵌入YOLO的塔台视角目标检测
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作者
钱基德
严浩
梁琰
曾昶畅
牟忆豪
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机构
中国民用航空飞行学院民航飞行技术与飞行安全科研基地
洛阳北郊机场有限责任公司
中国民用航空局飞行技术与飞行安全重点实验室
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出处
《航空工程进展》
2025年第2期70-78,共9页
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基金
民航飞行技术与飞行安全重点实验室项目(FZ2022ZX59,FZ2022KF03)。
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文摘
现有的塔台视角目标检测系统易出现定位偏差大、小目标检测精度低等问题,为解决该问题,提出基于ECIOU结构嵌入YOLO v8模型的塔台视角下飞机类目标检测方法,以提高检测的准确性和效率。在传统YOLO v8模型基础上,增加CBAM模块,加强目标特征的判别性;引入GConv和SENet注意力机制,以优化Bottleneck结构,从而增强其特征提取能力;使用ECIOU Loss代替原有的CIOU损失函数,提升其在复杂环境下的检测性能;重新构建小目标检测头PWHead,以更好地捕捉小目标的细节信息。通过在Roboflow公开数据集上对模型进行评估,并将其性能与其他主流模型进行对比,结果表明:改进的YOLO v8模型的精确度达90.2%,平均精度均值达86.9%,较YOLO v8n分别提升了2.2%和1.3%,即提升了检测效率。
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关键词
YOLO
v8
飞行安全
远程塔台
目标检测
图像处理
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Keywords
YOLO v8
flight safety
remote tower
target detection
image processing
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分类号
V355
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
V351.12
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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