文献类型：期刊文章

作　　者：李海军[1] 孔繁程[1] 林云[2]

LI Haijun;KONG Fancheng;LIN Yun(Coastal Defense College,Naval Aviation University,Yantai 264001,China;Office of Academic Affairs,Yantai University,Yantai 264005,China)

机构地区：[1]海军航空大学岸防兵学院,山东烟台264001 [2]烟台大学教务处,山东烟台264005

出　　处：《系统工程与电子技术》

年　　份：2023

卷　　号：45

期　　号：8

起止页码：2415-2422

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2023_2024、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对反舰导弹红外成像导引头在舰船尺度角度变化剧烈以及检测弱小舰船目标时检测能力差的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的目标检测算法,该方法综合考虑舰船目标特点。首先,采用深度可分离卷积模块降低网络模型参数;其次,在主干网络引入坐标注意力机制提升关注目标通道信息特征的能力;然后,使用自适应空间特征融合策略优化空间权重分配;最后,对损失函数进行改进,提高目标检测框的可靠度。对比实验证明所提算法可将检测精度由原来的86.47%提升至91.64%,全类平均精度(mean average precision,mAP)指标由原来的85.56%提升到89.35%,且在相同条件下所提算法亦优于其他目标检测网络模型。

关 键 词：舰船检测 红外图像 YOLOv5s  坐标注意力机制  特征融合  

分 类 号：TP391.4]