基于改进YOLOv8的舰空导弹制导方式研究
摘要
基于YOLOv8模型,通过量化压缩及模型剪枝改进网络架构,提出适配导引头硬件条件的轻量化Tiny-YOLOv8模
型,实现了高效的下采样操作,既缩减了模型规模,又保证了检测精度,有效地降低了计算负担,有助于融合多尺
度信息,显著抑制背景干扰,提升目标检测的精确度。基于此模型结合典型应用场景进行实验仿真,验证评估了方
法的可行性。
关键词
全文:
PDF参考
[1]迟彤,傅学庆,郭传福箔条干扰对舰空导弹使用
影响机理分析[A]科技视界,2019.
[2]高秀龙,葛动元.基于自动驾驶系统的轻量型卷积
神经网络优化.计算机系统应用,2020,29(3):93-99.
[3]彭小龙,王正勇,何小海,滕奇志,龚剑.基于
改进YOLOv8的岩石纹层图像分割研究[J/OL].智能计算
机与应用.
[4]葛道辉,李洪升,张亮,刘如意,沈沛意,苗启
广.轻量级神经网络架构综述.软件学报,2020,31(9):
2627-2653.
[5]张瑞芳,刘占占,程小辉,基于改进YOLOv8的
无人机红外目标检测算法[J/OL].电子测量技术
[6]李聪,毛剑琳,李大焱一种面向轻量型卷积神
经网络的嵌入式图像识别系统[A]自动化与仪器仪表,
2021.
[7]杨远飞,曾上游,周悦,等.基于轻量型卷积神
经网络的图像识别[J].电视技术201842340-44.
YANGYF,ZENGSY,ZHOUY,etal.ImageRecognition
BasedonLightWeightConvolutionNeuralNetwork[J].Video
engineering,2018,42(3):40-44.
[8]赵永涛,王义冬,郭强.半主动式舰空导弹协同
制导交接方法[J].现代防御技术,2020,48(4):67-72.
[9]姜广顺,王芳,任云龙.使用人工智能提升防空
反导作战能力研究[J].国防科技,2022,43(4):82-86.
DOI:10.13943/j.issn1671-4547.2022.04.15.
[10]袁巍,孟凡军.基于Yolo的目标识别技术[J].航
空精密制造技术,2024,60(4):21-24.DOI:10.3969/
j.issn.1003-5451.2024.04.007.
[11]刘瑾,秦长海,占银玉,等.基于卷积神经网络
的ISAR图像目标识别[J].制导与引信,2024,45(3):
27-34
Refbacks
- 当前没有refback。
