基于改进YOLOv7的低空飞行物目标检测方法

被引：2

作者：

甄然 ^{[1
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刘雨涵 ^{[1
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孟凡华 ^{[1
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刘颖 ^{[1
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王文林 ^{[1
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李素康 ^{[1
]}

赵昊天 ^{[1
]}

机构：

[1] 河北科技大学电气工程学院

来源：

无线电工程 | 2024年 / 54卷 / 03期

关键词：

YOLOv7; 目标检测; 无人机; 低空飞行物; 注意力机制;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

目前无人机检测技术应用广泛，但无人机在执行目标检测任务中可能遭遇多种空中障碍物，这些目标具有成像小、像素特征少和相对速度变化快等检测难点，针对此类目标引起的漏检误检问题，提出了一种基于改进YOLOv7算法的低空飞行物目标检测算法。在传统YOLOv7算法的基础上，在Head网络引入SimAM注意力机制，该机制与现有的通道和空间注意力模块相比，同时考虑空间和通道维度信息，且不在原始网络中添加额外参数；在主干网络中结合ConvNeXt网络，提出CvNX模块，降低网络计算量，并保留目标特征；用SIoU-Loss代替原有的CIoU-Loss,提高算法收敛速度；在图像后处理阶段使用SIoU-NMS,减少遮挡导致的目标漏检。在自有低空飞行物数据集上实验结果表明，改进的YOLOv7算法平均精度(Average Precision, AP)达到97.1%,相比YOLOv7算法，平均精度均值(mean Average Precision, mAP)提高了1.7%,且误检、漏检率低，达到了在复杂背景下检测低空飞行物目标的要求。

引用

页码：633 / 643

页数：11

共 8 条

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