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| 稿件标题： | 融合轻量级YOLOv4与KCF算法的红外舰船目标识别 |
| 稿件作者： | 谢晓方1，刘厚君1，张龙杰1，孙涛1，张龙云2 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2021.06.031 |
| 科学编辑： | 王鹏辉 博士（西安电子科技大学副教授、硕导） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 红外图像；舰船目标；YOLOv4目标检测；KCF目标跟踪；综合识别 |
| 文章摘要： | 红外舰船目标识别在反舰导弹成像制导过程中起到十分关键的作用。针对如何在复杂环境下准确识别出红外舰船目标，提出了一种融合轻量级YOLOv4与KCF算法的红外舰船目标识别方法。识别过程中并行运行YOLOv4目标检测线程与KCF多目标跟踪线程，比较两者所得目标框的置信度，选取置信度高的作为最终的目标识别结果。设计对比试验将本研究方法与传统的目标跟踪算法meanshift、CSRT以及基于深度学习的跟踪算法centerTrack进行了对比。对比结果表明：综合考虑检测精度、跟踪稳定性和实时性因素，本研究方法对舰船的目标识别效果最好，能够在保证目标检测准确率的同时，对舰船目标进行稳定持续的跟踪，具有较强的鲁棒性和实时性，适合复杂背景条件下的舰船红外目标识别。 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金项目(51809156);中国博士后科学基金项目(2016M600537) |
| 引用本文格式： | 谢晓方，刘厚君，张龙杰，等.融合轻量级YOLOv4与KCF算法的红外舰船目标识别［J］.兵器装备工程学报，2021,42(06):175-182. XIE Xiaofang， LIU Houjun， ZHANG Longjie, et al.Infrared Ship Target Recognition Fused with Lightweight YOLOv4 and KCF Algorithm［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2021,42(06):175-182. |
| 刊期名称： | 2021年06期 |
| 出版时间： | 2021年6月 |
| 上线时间： | 2021年6月28日 |
| 浏览次数： | 3044 |
| 下载次数： | 2286 |
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