距离选通成像在无人机识别分类中的应用

摘要：

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YOLOv5 s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.

关键词：距离选通成像、YOLOv5、识别分类、无人机

所属期刊栏目：52

分类号：TN215;TP391.41(光电子技术、激光技术)

资助基金：基础加强计划No.2020-JCJQ-ZD-071

在线出版日期：2022-11-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1571-1576