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| 稿件标题： | 基于ST-YOLOv7的无人机视角下行人及车辆识别 |
| 稿件作者： | 郝博1,2,谷继明1,2,刘力维1,2 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2024.03.038 |
| 科学编辑： | 刘杨 博士（91039部队 工程师） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 复杂背景；远距离小目标；YOLOv7；注意力机制；目标识别 |
| 文章摘要： | 由于无人机视角下的背景复杂，识别的目标多为远距离小目标，因此容易导致漏检及误检问题。为了实现无人机视角下对行人及车辆高精度识别，提出了以YOLOv7网络模型为基础的STYOLOv7算法，主干网络中融合了Swin Transform模块，构建复杂背景与小目标的全局关系，融入SENet通道注意力机制，为不同通道的特征分配不同权重，增强小目标特征的捕捉，在头部网络中，加入了YOLOv5网络中的C3模块，增加网络的深度和感受野，提高特征提取的能力，增加了1个小目标检测层，进一步提升对小目标识别的精度。实验证明： STYOLOv7网络模型在自制的航拍数据集中对行人的识别精度高达83.4%，对数据集中的车辆的识别精度达到了89.3%。均优于YOLOv5和YOLOv7目标检测算法，以较小的效率损失取得了较高精度。 |
| 稿件基金： | 装备预研领域基金重点项目(61409230125); 装备预先研究领域基金项目(80923020104) |
| 引用本文格式： | 郝博,谷继明,刘力维.基于STYOLOv7的无人机视角下行人及车辆识别［J］.兵器装备工程学报，2024，45(3)：293-298. HAO Bo, GU Jiming, LIU Liwei.Pedestrian and vehicle identification from the perspective of unmanned aerial vehicles based on STYOLOv7［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2024，45(3)：293-298. |
| 刊期名称： | 2024年03期 |
| 出版时间： | 2024年3月 |
| 收稿日期： | 2023年5月16日 |
| 修回日期： | 2023年6月10日 |
| 录用日期： | 2023年6月30日 |
| 上线时间： | 2024年3月28日 |
| 浏览次数： | 1652 |
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