【摘 要】
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复杂战场环境下军事目标识别技术是提升战场情报获取能力的基础和关键。针对当前军事目标识别技术在复杂战场环境下漏检误检率高、实时性差等问题，提出一种基于改进YOLOv5模型的PB-YOLO军事目标识别算法。将改进的目标识别算法对于陆战场军事单元的识别锚框进行重新聚类，以提升模型对于目标大小适应度，加速模型收敛；采用通道-空间并行注意力机制，增加模型对复杂战场环境下目标特征信息与位置信息关注度；在特征融
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（62103315）； 装备预研重点实验室基金项目（6142601200301）； 陕西省重点研发计划项目（2021GY-287）；
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复杂战场环境下军事目标识别技术是提升战场情报获取能力的基础和关键。针对当前军事目标识别技术在复杂战场环境下漏检误检率高、实时性差等问题，提出一种基于改进YOLOv5模型的PB-YOLO军事目标识别算法。将改进的目标识别算法对于陆战场军事单元的识别锚框进行重新聚类，以提升模型对于目标大小适应度，加速模型收敛；采用通道-空间并行注意力机制，增加模型对复杂战场环境下目标特征信息与位置信息关注度；在特征融合网络部分使用BiFPN以提升模型对于特征的融合能力与速度；采用Alpha＿IoU损失函数加速模型收敛，解决当真实框与预测框重合时IoU计算退化问题。实验结果表明，在自建军事目标数据集下，改进后的算法与主流目标识别算法相比，在保证模型空间复杂度的同时，mAP值达到了90.17%。消融实验对比结果表明，改进后的网络较原模型精度提升了11.57%，具有较好的识别性能，能够为战场情报获取提供有效的技术支撑。
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