基于红外图像的低空无人机检测识别方法

• 作者: 姜雨辰 孙晓军 张杨 马旗
• 来源期刊: 弹箭与制导学报
• 关键词: 红外图像 无人机 残差网络 检测识别
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 150-154
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41|TN215|V279
• 语种: 中文
• DOI: 10.15892/j.cnki.djzdxb.2020.03.034

摘要

无人机行业在给社会各领域带来便利的同时,也对社会和军事安全构成了严重威胁.因此,快速准确地定位识别未知的无人机显得十分重要.对此,文中通过搭建深度残差网络和预测网络,提出了一种基于红外图像的低空无人机检测识别方法.首先,通过残差网络对红外图像的深度特征进行提取,然后预测网络采用多尺度模型结构对提取的特征进行位置和类别的预测,最后经过非极大值抑制的方式对重复的结果进行剔除.与其他方法的对比实验结果表明,mAP值达到了78.21％,检测速度约为28张/s,检测识别性能优于其他方法.