【摘 要】
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随着自动控制技术的发展,无人机越来越广泛的应用给社会带了来许多便利,但也引发了对个人隐私、社会安全、军事安全等领域的严重威胁。因此,快速准确地发现未知的无人机变得
【机 构】
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国防科技大学电子对抗学院脉冲功率激光技术国家重点实验室;
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随着自动控制技术的发展,无人机越来越广泛的应用给社会带了来许多便利,但也引发了对个人隐私、社会安全、军事安全等领域的严重威胁。因此,快速准确地发现未知的无人机变得越来越重要。本文以YOLOv3的架构为基础,提出了一种基于双通道的快速低空无人机检测识别方法(Dual-YOLOv3)。该方法将红外与可见光的无人机图像同时输入到深度残差网络中进行特征提取,对所提取的特征图进行融合以增强特征的表达能力。然后利用多尺度预测网络对无人机目标进行类别判断和位置回归,最终得到检测识别结果。在真实采集的双波段无人机数据集上进行对比实验,结果表明采用平均融合的Dual-YOLOv3-D方法在m AP上较单一数据源的YOLOv3方法提升了约为6.1%,且检测速度约为27张/秒。
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