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针对无人机夜间难以识别的问题,采用YOLOv5算法对无人机激光图像进行识别分类。首先对距离选通成像原理进行了说明,其次介绍了YOLOv5网络结构,然后建立了五种无人机激光图像数据集,最后使用YOLOv5的四种网络模型对数据进行训练。实验结果得出,四种模型的准确率都是99.73%,损失率都在1%以内,同时,在YOLOv5s网络下五种无人机识别分类的平均识别率为96%、94.6%、95.2%、95.7%、95.4%,识别准确率较高。  相似文献   
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针对运动场景下红外小目标轨迹提取不准确的问题,提出采用YOLOv5与光流相结合的方法校正目标轨迹.首先YOLOv5网络,然后对比了LK和HS两种光流算法通过单样本K-S检验计算分布拟合度,构建Q-Q图得到平台真实运动量,最后结合YOLOv5校正目标轨迹.实验结果表明,LK算法更适合红外图像光流值的提取,YOLOv5与光...  相似文献   
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