【摘 要】
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本文主要针对空战中在强干扰环境下对目标的识别与跟踪算法进行研究。敌方战斗机为了躲避我方导弹的识别与跟踪,会人为地释放干扰弹,产生强干扰。强干扰会严重影响红外制导、激光制导以及雷达制导等对目标的识别与跟踪,甚至有可能会导致丢失目标。本文对可见光图像的战斗机识别与跟踪算法进行研究。主要分析了目前应用最广泛的统一的实时目标检测第五版（YOLO v5）目标识别算法和高效卷积算子（ECO）目标跟踪算法,并进
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本文主要针对空战中在强干扰环境下对目标的识别与跟踪算法进行研究。敌方战斗机为了躲避我方导弹的识别与跟踪,会人为地释放干扰弹,产生强干扰。强干扰会严重影响红外制导、激光制导以及雷达制导等对目标的识别与跟踪,甚至有可能会导致丢失目标。本文对可见光图像的战斗机识别与跟踪算法进行研究。主要分析了目前应用最广泛的统一的实时目标检测第五版（YOLO v5）目标识别算法和高效卷积算子（ECO）目标跟踪算法,并进行仿真分析,YOLO v5算法的优点是识别速度快;缺点是识别的精度较低。ECO算法的跟踪速度为8.7fps,跟踪精度76%左右,跟踪精度偏低。为了进一步提高识别精度和跟踪速度,我们对YOLO v5算法和ECO算法提出了一种改进措施,即对YOLO v5增加卷积神经网络的层数,以提高模型特征提取的能力;使用中心距离非极大值抑制处理边界框,确保目标在检测框中。对ECO算法的深层特征进行扩充与浅层特征进行融合,以提高跟踪的精度;用质量评估法对特征进行卷积,提高目标跟踪速度。将改进后的YOLO v5算法的输出图像作为ECO算法的输入数据,形成目标识别跟踪算法,并进行仿真验证,整个识别与跟踪算法的仿真结果为:速度为17.4fps,跟踪精度由76%提升到89%,识别准确度由73%提升至90%。仿真结果表明,改进后的算法极大地提高了识别的精度和跟踪的速度。
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