【摘 要】
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针对传统的目标检测算法难以实现无人战车在高帧率、红外白光条件下目标检测与识别的问题,提出了一种基于轻量化网络的目标快速检测与识别方法。首先在分析目标检测与识别技术路线和总体结构基础上,采用YOLOv3算法,以MobileNetV2为基础框架,实现网路的轻量化设计;其次,通过采集数量目标红外和白光图像,建立目标图像数据集;最后,利用MobileNet-YOLOv3轻量化网络结构,完成红外图像数据集的
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针对传统的目标检测算法难以实现无人战车在高帧率、红外白光条件下目标检测与识别的问题,提出了一种基于轻量化网络的目标快速检测与识别方法。首先在分析目标检测与识别技术路线和总体结构基础上,采用YOLOv3算法,以MobileNetV2为基础框架,实现网路的轻量化设计;其次,通过采集数量目标红外和白光图像,建立目标图像数据集;最后,利用MobileNet-YOLOv3轻量化网络结构,完成红外图像数据集的训练。实验结果表明,比与原始网络结构,训练后的轻量化网络模型大小减少了80%,速度提升了一倍,在VOC2
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