典型文献
基于YOLO的星-机协同目标检测方法
文献摘要：
针对待检测区域大,单一使用卫星或无人机检测将分别导致检测精度低及检测速度慢的问题,提出了一种基于YOLO检测模型的"卫星-无人机"协同目标检测方法.首先,使用搭载通道裁剪的YOLOv4-tiny模型的卫星,在大范围区域中对含目标区域进行快速初步筛查;其次,对筛查到含有目标的区域,调动搭载四尺度检测分支的YOLOv4模型的无人机,对含目标区域进一步精确检测.通过实验分析可知,改进的YOLOv4-tiny模型可以更快地对大范围区域进行筛查,改进的YOLOv4模型对筛查出来的含目标区域检测精度更高,使用卫星和无人机协同检测能够有效将前者的"快"和后者的"准"结合起来,提高检测效率.
文献关键词：
目标检测;卫星;无人机;通道裁剪;YOLOv4-tiny;YOLOv4
中图分类号：
作者姓名：
张鹏;田港;邹金霖;张建业;吴贤宁
作者机构：
空军工程大学,装备管理与无人机工程学院,西安 710000;空军工程大学,教研保障中心,西安 710000;空军工程大学,空管领航学院,西安 710000
文献出处：
引用格式：
[1]张鹏;田港;邹金霖;张建业;吴贤宁-.基于YOLO的星-机协同目标检测方法)[J].电光与控制,2022(05):1-6
A类：
通道裁剪
B类：
协同目标,目标检测方法,无人机检测,检测精度,检测速度,速度慢,检测模型,搭载,YOLOv4,tiny,目标区域,查到,四尺,精确检测,查出来,区域检测,人机协同,协同检测,高检,检测效率
AB值：
0.313114
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