抛撒地雷的夜视智能探测方法研究

本文提出一种基于机器学习的抛撒地雷的夜视智能探测方法。首先,根据YOLO系列机器学习算法,设计并优化了抛撒地雷的智能检测网络模型;其次,根据几何光学成像的相似性原理,研究抛撒地雷的测距模型。最后,搭建抛撒地雷的夜视智能探测系统进行实验测试分析。实验结果显示,优化后抛撒地雷智能探测网络模型的准确度达到98.97%、召回率达到99.22%、均值平均精度为99.2%;在给定的实验条件下,利用优化后的抛撒地雷测距模型,对抛撒地雷的距离测算误差为±10 cm,表明利用机器学习可以用于对抛撒地雷进行智能探测。