兵工学报 ›› 2022, Vol. 43 ›› Issue (5): 1032-1045.doi: 10.12382/bgxb.2021.0283
王少博, 张成, 苏迪, 冀瑞静
WANG Shaobo, ZHANG Cheng, SU Di, JI Ruijing
摘要: 旋转弹的电视摄像头拍摄画面会产生旋转及抖动模糊,在预先侦查目标数据较少且末制导段视野目标较小的情况下,目标难以精确探测,为此提出一种基于改进YOLOv3和核相关滤波(KCF)算法的目标检测与跟踪算法,通过深度学习实现目标的自动检测。制作模拟山地打击场景的数据集,基于少量数据样本的前提,模拟不同天气、光照、运动及旋转模糊等复杂环境,完成在网络学习中数据的增强和扩充;通过在YOLOv3网络基础上添加Inception多尺度分支结构,增加网络对于目标不同尺寸的适应性,减少网络层数,更能适应对小目标的检测;在实现目标定位方法上,将目标检测与跟踪算法相融合,提出一种目标丢失判别机制,并利用弹道的速度—时间信息更新目标跟踪框尺度。仿真实验结果表明,相比原始算法,改进算法能更有效实现复杂环境下的目标检测和跟踪。
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