基于改进YOLO V5的无人机航拍图像目标检测方法

授权

摘要

本发明公开一种基于改进YOLO V5的无人机航拍图像目标检测方法，属于深度学习和目标检测领域。该方法首先利用无人机航拍图像构建相关数据集，然后在YOLO V5主干网络部分利用卷积层替换Focus模块中的切片层，接着利用Neck部分对图像特征进一步处理，然后针对无人机高空航拍视角带来的目标杂散分布且目标占像素比过小问题，在网络预测层部分优化剔除76×76×255的大检测头，并同时调整锚框，最后通过泛化交并比、平均精度以及推理速度评价目标检测性能。该方法在提高识别准确率和特征提取性能的基础之上，能够实现对无人机航拍图像目标的快速、准确检测。

基本信息

专利标题：

基于改进YOLO V5的无人机航拍图像目标检测方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN113807464A

申请号：

CN202111155472.0

公开（公告）日：

2021-12-17

申请日：

2021-09-29

授权号：

CN113807464B

授权日：

2022-05-13

发明人：

程向红曹毅胡彦钟张文卓钱荣辉

申请人：

东南大学

申请人地址：

江苏省南京市玄武区四牌楼2号

代理机构：

南京众联专利代理有限公司

代理人：

许小莉

优先权：

CN202111155472.0

主分类号：

G06K9/62

IPC分类号：

G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08