基于多尺度特征的无人机目标识别算法

作     者：张博文 薛波 

作者机构：江苏理工学院电气信息工程学院 

出 版 物：《电讯技术》 (Telecommunication Engineering)

年 卷 期：2024年

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 082503[工学-航空宇航制造工程] 0802[工学-机械工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 

基　　金：国家自然科学基金(62003151) 

主　　题：目标识别 无人机 特征聚焦 上采样 

摘      要：针对无人机对于不同尺度的目标识别，存在误检和漏检等问题，提出一种多尺度融合机制的YOLOv8-FDT无人机目标识别算法。首先，在基线模型Neck层中添加动态上采样模块，旨在降低模型参数量，提高模型对于目标识别的实时性。此外，为了使得整个算法模型在特征融合阶段能够捕捉目标的不同尺度语义信息，融合自适应下采样和深度卷积，设计特征聚焦扩散金字塔网络(Feature Diffusion Pyramid Network，FDPN)。通过无人机航拍数据集VisDrone2019的实验表明，改进后模型所有类别平均精度值(mean average precision，mAP)相较基线模型提升6.24%。