基于多尺度特征融合的无人机目标识别算法研究AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于多尺度特征融合的无人机目标识别算法研究
所属分类：技术论文
上传者：wwei
文档大小：5269 K
标签：无人机识别深度学习多尺度特征
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文档介绍：针对复杂环境下无人机目标识别精度低、实时性差的问题，提出一种基于自适应神经网络与多尺度特征融合的无人机目标识别算法。该算法采用改进的卷积神经网络提取多层次特征，结合注意力机制自适应调整特征权重，并通过多尺度特征融合增强目标表征能力。在DroneCrowd数据集上的实验表明，相比ResNet-50、YOLOv11和EfficientNet等算法，所提方法平均识别准确率达到94.3%，相比ResNet-50提升8.7个百分点，相比YOLOv11提升2.0个百分点；F1分数达到93.9%；处理速度达到61.0 FPS，相比ResNet-50提升35%；展现出优异的鲁棒性，为无人机目标识别提供了有效解决方案。
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