距离选通成像在无人机识别分类中的应用
来源：激光与红外杂志2022年第10期北京时间：
作者：范有臣
单位：航天工程大学,北京 101416；
摘要：针对无人机夜间难以识别的问题,采用YOLOv5算法对无人机激光图像进行识别分类。首先对距离选通成像原理进行了说明,其次介绍了YOLOv5网络结构,然后建立了五种无人机激光图像数据集,最后使用YOLOv5的四种网络模型对数据进行训练。实验结果得出,四种模型的准确率都是9973,损失率都在1以内,同时,在YOLOv5s网络下五种无人机识别分类的平均识别率为96、946、952、957、954,识别准确率较高。
关键词：距离选通成像;YOLOv5;识别分类;无人机
基金资助：基础加强计划项目(No.2020-JCJQ-ZD-071)资助。
