激光与红外

作者：段辉军

单位：1.湖南财经工业职业技术学院电子信息系,湖南 衡阳 421002；2.电子科技大学计算机科学与工程学院,四川 成都 610054；3.中国电子科技集团公司第五十四所信息传输与分发技术重点实验室,河北 石家庄 050081；

关键词：目标识别;双通道;图像融合;显著性;深度学习;注意机制

基金：国家自然科学基金项目(No.61802270);装备预研兵器工业联合基金项目(No.6141B012858)资助

由于缺乏目标的先验信息,实时预警检测系统存在虚警率高、实时性偏低等问题,限制了实战环境下的广泛应用。为了提升目标检测识别的性能,本文提出了一种基于改进YOLO网络的双通道显著性目标识别算法,该算法利用红外图像与可见光互补特性进行多尺度融合,并在融合图像上采用显著性检测获取疑似目标区域,最后利用改进的识别网络对疑似区域进行多层次目标识别。改进的YOLO识别网络增加了一路辅助网络,改善整个特征提取网络的性能,并采用注意机制对辅助网络和骨干网络的特征信息融合,增强有效信息通道,抑制无效信息通道,提高网络识别效率。仿真实验结果表明,本文提出的模型可以有效地提高目标检测与识别精度,其实时性得到了大大增强。

来源：2020年第11期

《激光与红外》期刊编辑部

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