軽量空対空無人航空機 ターゲット検出 モデルは オープンアクセス 仕事 チン・チェン、ワン・ヤジェ、ヘ・ウェンジアン、ユー・バイ著。.

ドローン産業の急速な拡大により、低高度ドローンの数が大幅に増加し、これらの無人航空機間の衝突回避および対策戦略に関する懸念が高まっている。これらの課題は、効果的な空対空ドローンターゲット検知の緊急の必要性を浮き彫りにしている。理想的な検知モデルは、高精度、リアルタイム機能、組み込みデバイスでの精度と速度のバランスを取るための軽量ネットワークアーキテクチャを提供する必要があります。.

これらの要件を満たすために、著者らは低高度で動作するドローンの10,000枚以上の画像からなるデータセットを作成した。このデータセットには多様で複雑な背景が含まれており、モデルの学習能力を大幅に向上させている。著者らはYOLOv5アルゴリズムに一連の機能拡張を施し、軽量な物体検出を実現した。.

新しい特徴抽出ネットワークCF2-MCは特徴抽出プロセスを合理化するために導入され、特徴融合セクションの革新的なモジュールMGは検出精度を向上させ、モデルの複雑さを軽減するために設計された。さらに、オリジナルのCIoU損失関数をEIoU損失関数に置き換え、モデルの精度をさらに向上させた。.

実験の結果、UAVflyデータセットでは95.4%、Det-Flyデータセットでは82.2%のmAP値を達成し、ドローンのターゲット検出精度が向上したことが実証されました。最後に、Jetson TX2で実環境テストを行った結果、YOLOv5s-ngnモデルは画像1枚あたり平均14.5ミリ秒の推論速度を達成しました。.

出版日- 2024年1月

軽量空対空無人航空機ターゲット探知モデルには、以下の主要セクションが含まれる：

• はじめに
• 関連作品
• UAVflyデータセット
• 方法
• 結果
• ディスカッション
• データの利用可能性

投稿画像- UAVflyデータセット (投稿画像出典：著者)