面向無(wú)人邊防的復(fù)雜環(huán)境遮擋小目標(biāo)檢測(cè)算法

摘要： 面對(duì)邊境復(fù)雜環(huán)境導(dǎo)致的人工巡檢難題和安全風(fēng)險(xiǎn)，部署無(wú)人化監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)我國(guó)邊防至關(guān)重要。由于攝像頭與入侵目標(biāo)間距離差異導(dǎo)致所拍圖像尺度變化顯著問(wèn)題，以及監(jiān)控目標(biāo)采用遮擋策略，現(xiàn)有無(wú)人邊防系統(tǒng)面臨誤檢、漏檢率高和實(shí)時(shí)性不足的挑戰(zhàn)。針對(duì)該問(wèn)題，提出了一種平均精度更高、參數(shù)量更少、普適性更強(qiáng)的FDB-YOLOv5遮擋小目標(biāo)檢測(cè)算法。首先，采集大量不同遮擋面積的人員樣本構(gòu)建數(shù)據(jù)集；其次，設(shè)... （共10頁(yè)）