【摘 要】
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长期以来,硬件升级是大部分野外靶场监控系统提升性能所采取的主流方法。但仅依靠升级硬件已经不能适应于野外靶场视频监控未来智能化发展的需求,软件和算法问题越来越突出。目前的野外靶场监控系统存在检测识别率低、分类精度不高、低智能化等问题。近几年来,深度学习的盛行让视频监控开始向智能化过渡,吸引了越来越多的研究人员对机器视觉领域开展研究,获得了大量检测算法成果。本文针对野外靶场环境下目标入侵检测系统开展研
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长期以来,硬件升级是大部分野外靶场监控系统提升性能所采取的主流方法。但仅依靠升级硬件已经不能适应于野外靶场视频监控未来智能化发展的需求,软件和算法问题越来越突出。目前的野外靶场监控系统存在检测识别率低、分类精度不高、低智能化等问题。近几年来,深度学习的盛行让视频监控开始向智能化过渡,吸引了越来越多的研究人员对机器视觉领域开展研究,获得了大量检测算法成果。本文针对野外靶场环境下目标入侵检测系统开展研究,它的功能是出现入侵的目标,迅速触发识别,同时将识别到目标图像上传到信息管理平台中,实现分类报警,维护野外靶场安全。如何在野外环境下提升对入侵靶场目标的检测速度和精度是当前野外靶场智能化监控系统最受关注的问题之一。而当目标检测算法同时处理图像分类和定位两种不同需求时,检测算法的识别能力无法胜任精准的分类任务。在处理野外复杂环境下入侵靶场的各类目标时,形态较相似的目标会严重降低YOLOv4算法的分类精度。根据以上问题,本文着重研究的内容如下:（1）提出一种基于Mobile Netv2的改进YOLOv4算法。针对YOLOv4在野外环境下进行目标检测时存在速度低的问题,引入轻量化算法模型替换原YOLOv4的骨干网络,提出一种基于Mobile Netv2-YOLOv4算法,增加YOLOv4检测效率。针对替换骨干网络后的YOLOv4检测精度下降的问题,提出了一种改进的SPP模块和一种改进的损失函数,最后使改进的YOLOv4能在野外靶场环境下快速检测入侵目标。（2）提出一种新的CBAM-Res Net50（Convolutional Block Attention Module Residual Network）算法。改进后YOLOv4检测算法在野外环境中分类性能受到影响,因此本文采用Res Net50作为研究对象,先改进了Resnet50中残差块结构,加快模型分类效率。再通过底层特征来巩固强化顶层特征,并增添了通道注意力机制和空间注意力机制提高对特定目标有效特征的识别,弱化其它干扰特征,让分类算法处理野外靶场目标分类时,以更加丰富的细节信息和更快的效率对形体接近的目标加以分类,最后使改进的Resnet50分类能力更加准确和高效。（3）开发基于Liunx开发野外靶场视频监控系统软件,搭建树莓派3B实验平台。在实际野外靶场环境中,测试设备验证本文提出改进算法的高效性和准确性。
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