排序方式: 共有3条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
2.
针对低慢小无人机探测任务中精度不高、在嵌入式平台上部署实时性能差的问题,提出了一种基于改进YOLOv4的小型无人机目标检测算法。通过增加浅层特征图、改进锚框、增强小目标,提高网络对小目标的检测性能,通过稀疏训练和模型修剪,大大缩短了模型运行时间。在1080Ti上平均精度(mAP)达到85.8%,帧率(FPS)达75 frame/s,实现了网络轻量化。该模型部署在Xavier边缘计算平台上,可实现60 frame/s的无人机目标检测速度。实验结果表明:与YOLOv4和YOLOv4-tiny相比,该算法实现了运行速度和检测精度的平衡,能够有效解决嵌入式平台上的无人机目标检测问题。 相似文献
3.
1