无人机作战平台的智能目标识别方法

吕攀飞; 王曙光

doi:doi:10.3788/LOP56.071001

激光与光电子学进展, 2019, 56 (7): 071001, 网络出版: 2019-07-30

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Intelligent Target Recognition Method of Unmanned Aerial Vehicle Combat Platform

吕攀飞 ^*王曙光

作者单位

陆军炮兵防空兵学院, 安徽合肥 230031

图 & 表

图 1. YOLOv3特征提取与识别示意图

Fig. 1. Diagram of YOLOv3 feature extraction and recognition

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图 2. Inception模块

Fig. 2. Inception module

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图 3. Inception-ResNet模块

Fig. 3. Inception-ResNet module

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图 4. darknet-139示意图

Fig. 4. Diagram of darknet-139

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图 5. 总体损失曲线

Fig. 5. Curve of total loss

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图 6. 10000~50000次迭代的损失曲线

Fig. 6. Loss curve of 10000-50000 iterations

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图 7. 部分中间卷积结果。(a)第1层;(b)第2层;(c)第3层;(d)第4层;(e)第5层;(f)第6层;(g)第7层;(h)第8层;(i)原图

Fig. 7. Partial intermediate convolution results. (a) Layer 1; (b) layer 2; (c) layer 3; (d) layer 4; (e) layer 5; (f) layer 6; (g) layer 7; (h) layer 8; (i) original graph

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图 8. 目标识别效果。(a)(b)坦克目标识别;(c)(d)远程火箭炮识别;(e)~(h)高射炮识别;(i)舰船识别

Fig. 8. Target recognition effects. (a)(b) Tank target recognition; (c)(d) long-range rocket gun recognition; (e)-(h) antiaircraft gun recognition; (i) warship recognition

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图 9. 模型识别效果比较。(a)(b) YOLOv3;(c)(d)新模型

Fig. 9. Comparison of model recognition effect. (a)(b) YOLOv3; (c)(d) proposed model

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表 1网络计算复杂度比较

Table1. Comparison of computational complexity of different networks

Network	T(n)	S(n)
darknet-53	2.45×10¹⁰	4.05×10⁷
darknet-139	2.69×10¹⁰	4.81×10⁷

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表 2算法性能对比

Table2. Performance comparison of algorithms

Algorithm	A_P/%	A_P50/%	T_m/ms
YOLOv3	85.50	87.46	20
Proposed	87.54	89.73	25

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吕攀飞, 王曙光. 无人机作战平台的智能目标识别方法[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(7): 071001. Panfei Lü, Shuguang Wang. Intelligent Target Recognition Method of Unmanned Aerial Vehicle Combat Platform[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(7): 071001.

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图 1. YOLOv3特征提取与识别示意图

Fig. 1. Diagram of YOLOv3 feature extraction and recognition

图 2. Inception模块

Fig. 2. Inception module

图 3. Inception-ResNet模块

Fig. 3. Inception-ResNet module

图 4. darknet-139示意图

Fig. 4. Diagram of darknet-139

图 5. 总体损失曲线

Fig. 5. Curve of total loss

图 6. 10000~50000次迭代的损失曲线

Fig. 6. Loss curve of 10000-50000 iterations

图 7. 部分中间卷积结果。(a)第1层;(b)第2层;(c)第3层;(d)第4层;(e)第5层;(f)第6层;(g)第7层;(h)第8层;(i)原图

Fig. 7. Partial intermediate convolution results. (a) Layer 1; (b) layer 2; (c) layer 3; (d) layer 4; (e) layer 5; (f) layer 6; (g) layer 7; (h) layer 8; (i) original graph

图 8. 目标识别效果。(a)(b)坦克目标识别;(c)(d)远程火箭炮识别;(e)~(h)高射炮识别;(i)舰船识别

Fig. 8. Target recognition effects. (a)(b) Tank target recognition; (c)(d) long-range rocket gun recognition; (e)-(h) antiaircraft gun recognition; (i) warship recognition

图 9. 模型识别效果比较。(a)(b) YOLOv3;(c)(d)新模型

Fig. 9. Comparison of model recognition effect. (a)(b) YOLOv3; (c)(d) proposed model

表 1网络计算复杂度比较

Table1. Comparison of computational complexity of different networks

表 2算法性能对比

Table2. Performance comparison of algorithms

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图 1. YOLOv3特征提取与识别示意图

Fig. 1. Diagram of YOLOv3 feature extraction and recognition

图 2. Inception模块

Fig. 2. Inception module

图 3. Inception-ResNet模块

Fig. 3. Inception-ResNet module

图 4. darknet-139示意图

Fig. 4. Diagram of darknet-139

图 5. 总体损失曲线

Fig. 5. Curve of total loss

图 6. 10000~50000次迭代的损失曲线

Fig. 6. Loss curve of 10000-50000 iterations

图 7. 部分中间卷积结果。(a)第1层;(b)第2层;(c)第3层;(d)第4层;(e)第5层;(f)第6层;(g)第7层;(h)第8层;(i)原图

Fig. 7. Partial intermediate convolution results. (a) Layer 1; (b) layer 2; (c) layer 3; (d) layer 4; (e) layer 5; (f) layer 6; (g) layer 7; (h) layer 8; (i) original graph

图 8. 目标识别效果。(a)(b)坦克目标识别;(c)(d)远程火箭炮识别;(e)~(h)高射炮识别;(i)舰船识别

Fig. 8. Target recognition effects. (a)(b) Tank target recognition; (c)(d) long-range rocket gun recognition; (e)-(h) antiaircraft gun recognition; (i) warship recognition

图 9. 模型识别效果比较。(a)(b) YOLOv3;(c)(d)新模型

Fig. 9. Comparison of model recognition effect. (a)(b) YOLOv3; (c)(d) proposed model

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