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| 稿件标题： | 基于DenseNet和注意力机制的静爆场破片识别方法研究 |
| 稿件作者： | 魏琦1,2，何子清3，王亚林3，王军1,2 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2023.02.039 |
| 科学编辑： | 邢柏阳 博士（中国航天科技集团七院七部） |
| 栏目名称： | 光学工程与电子技术 |
| 关键词： | 静爆场破片；SSD；DenseNet网络；注意力机制 |
| 文章摘要： | 针对静爆场破片着靶图像识别中对小破片的识别较为困难的问题，采用改进的SSD目标检测算法，将 SSD 网络模型中的骨干网络修改为DenseNet，减少网络参数，降低输入图像特征信息的消耗，最大程度地保留目标物体的细节信息。另外引入注意力机制模型，结合通道注意力机制和空间注意力机制，获取特征层通道和特征点的权值，充分提取小破片的特征信息。实验结果表明，提出的方法对小破片的检测准确率达到89.82%，与传统的SSD方法相比误检率提高了3.6%，漏检率提高了6%，为分析破片的飞散特性和毁伤效果提供了保障。 |
| 稿件基金： | “十四五”江苏省重点学科项目（2021135）；近地面探测技术重点实验室基金项目（TCGZ2018A005） |
| 引用本文格式： | 魏琦，何子清，王亚林，等.基于DenseNet和注意力机制的静爆场破片识别方法研究［J］.兵器装备工程学报，2023，44(02)：259-265. WEI Qi, HE Ziqing, WANG Yalin, et al.Research on fragment identification of a static explosion field based on DenseNet and attention mechanism［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2023，44(02)：259-265. |
| 刊期名称： | 2023年02期 |
| 出版时间： | 2023年2月 |
| 上线时间： | 2023年2月28日 |
| 浏览次数： | 3261 |
| 下载次数： | 95 |
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