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| 稿件标题： | 基于改进YOLOv3的偏振成像目标检测方法 |
| 稿件作者： | 季航1，刘萍1，王峰1，2，翟昊1，2，吴云智1，2 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2020.07.039 |
| 科学编辑： | 宋勇 博士（北京理工大学教授、博导） |
| 栏目名称： | 光学工程与电子技术 |
| 关键词： | 偏振成像；目标检测；YOLOv3；Kmeans聚类；优势结合 |
| 文章摘要： | 提出了一种基于改进YOLOv3算法的偏振成像目标检测方法，用于检测偏振成像系统视场内的目标。以某坦克车辆的金属缩比模型为合作目标，采集偏振图像，然后在数据扩容后建立偏振信息数据集。选择偏振度图作为检测源图，根据其特点修改YOLOv3网络的输入端，之后通过Kmeans算法聚类分析目标框位置信息，得出面向偏振图像的初始锚框，最后生成改进后的检测网络YOLOPZ。在Darknet53网络中训练得到相应的YOLOPZ检测模型。检测结果表明：本文所提出的基于改进YOLOv3算法的偏振成像目标检测方法的检测性能有所提升，且检测FPS稳定在25以上。该方法保留了YOLOv3原有的优点，在检测偏振光成像目标时具有优势。 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金项目（41406109）；安徽省自然科学基金项目（1708085QD90） |
| 引用本文格式： | 季航,刘萍,王峰，等.基于改进YOLOv3的偏振成像目标检测方法［J］.兵器装备工程学报，2020,41(07):197-201. JI Hang, LIU Ping, WANG Feng, et al.Polarization Imaging Target Detection Method Based on Improved YOLOv3［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2020,41(07):197-201. |
| 刊期名称： | 2020年07期 |
| 出版时间： | 2020年7月 |
| 上线时间： | 2020年7月28日 |
| 浏览次数： | 2579 |
| 下载次数： | 921 |
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