典型文献
红外热成像中低分辨率行人小目标检测方法
文献摘要：
红外热成像图像的目标检测中,针对低分辨率小目标检测效果差、复杂尺度目标检测率低等问题,提出一种基于改进YOLOv5的红外低分辨率目标检测算法.选用LLVIP红外数据集,通过引入不同注意力机制来对比检测效果.选用效果最佳的注意力机制,改进目标检测网络的损失函数提高对小目标的检测率.利用 TiX650 热成像仪采集小目标图像样本对原数据集进行优化采样和增广,分别使用改进前后的YOLOv5网络进行训练.从模型训练结果和目标检测结果评估模型的性能提升,实验结果表明:相较于原始训练模型,改进后YOLOv5的训练模型,在红外成像的同一场景中对低分辨率小目标的检测精度上有明显提升,且漏检率低.
文献关键词：
YOLOv5;红外成像;低分辨率小目标;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
胡焱;胡皓冰;赵宇航;原子昊;司成可
作者机构：
中国民用航空飞行学院 航空电子电气学院,四川 广汉 618307
文献出处：
引用格式：
[1]胡焱;胡皓冰;赵宇航;原子昊;司成可-.红外热成像中低分辨率行人小目标检测方法)[J].红外技术,2022(11):1146-1153
A类：
行人小目标,低分辨率小目标,LLVIP,TiX650
B类：
红外热成像,小目标检测,目标检测方法,热成像图像,检测效果,检测率,YOLOv5,目标检测算法,注意力机制,对比检测,改进目标,目标检测网络,损失函数,热成像仪,标图,像样,增广,进前,模型训练,性能提升,训练模型,红外成像,检测精度,漏检率
AB值：
0.236346
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