典型文献
YOLOv5与光流相结合的红外小目标检测算法
文献摘要：
针对运动场景下红外小目标轨迹提取不准确的问题,提出采用YOLOv5与光流相结合的方法校正目标轨迹.首先YOLOv5网络,然后对比了LK和HS两种光流算法通过单样本K-S检验计算分布拟合度,构建Q-Q图得到平台真实运动量,最后结合YOLOv5校正目标轨迹.实验结果表明,LK算法更适合红外图像光流值的提取,YOLOv5与光流相结合的方法在地/空背景下红外图像数据集检测准确率达到90％以上,损失率在0.02以下,对于区分真实和虚假小目标有着重要意义.
文献关键词：
YOLOv5;光流法;轨迹校正;红外小目标
中图分类号：
作者姓名：
刘宝林;范有臣;秦明宇;谢鹏飞;郭惠超;张来线
作者机构：
航天工程大学,北京 101416
文献出处：
引用格式：
[1]刘宝林;范有臣;秦明宇;谢鹏飞;郭惠超;张来线-.YOLOv5与光流相结合的红外小目标检测算法)[J].激光与红外,2022(03):435-441
A类：
B类：
YOLOv5,红外小目标检测,目标检测算法,运动场景,目标轨迹,轨迹提取,方法校正,校正目标,LK,HS,光流算法,单样本,检验计算,分布拟合,拟合度,运动量,红外图像,流值,图像数据集,检测准确率,损失率,标有,光流法,轨迹校正
AB值：
0.372026
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