您当前的位置：
首页 >
文章列表页 >
复杂背景下的反无人机系统目标检测算法
通信与控制工程 | 更新时间：2025-05-26

    • 复杂背景下的反无人机系统目标检测算法

    • Anti⁃unmanned aerial vehicle system object detection algorithm under complex background

    • “最新研究提出YOLOv5-UAV反无人机系统目标检测算法，有效提升复杂背景下无人机检测准确率和速度。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2023年53卷第3期 页码：891-901
    • 作者机构：

      1.长春理工大学 机电工程学院，长春 130022

      2.长春理工大学 重庆研究院，重庆 401135

    • 作者简介：

      薛珊（1978-），女，教授，博士生导师. 研究方向：现代检测理论与技术. E-mail：1660348815@qq.com

    • 基金信息：
      吉林省科技厅重点科技研发项目(20180201058SF);吉林省教育厅科学技术研究项目(JJKH20210812KJ)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb20221288    

      中图分类号： TP391.4

    • 收稿：2022-10-01，

      纸质出版：2023-03-01

    移动端阅览

  • 薛珊,张亚亮,吕琼莹等.复杂背景下的反无人机系统目标检测算法[J].吉林大学学报（工学版）,2023,53(03):891-901. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20221288.

    XUE Shan,ZHANG Ya-liang,LYU Qiong-ying,et al.Anti⁃unmanned aerial vehicle system object detection algorithm under complex background[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2023,53(03):891-901. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20221288.

  •  
  •  

0

浏览量

18

下载量

2

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

基于多尺度注意力信息复用网络的胸片图像分类
融合深度主动学习的视觉目标检测模型
融合多源时空信息鸟瞰图的未来实例分割预测
基于中心选择大逃杀优化算法的机器人逆运动学求解
融合全局与局部细粒度特征的图相似度度量算法

相关作者

张瑞峰
郭芳兆
李锵
曹玉东
廖鑫林
陈鑫
贾旭
冯霞

相关机构

天津大学 微电子学院
辽宁工业大学 电子与信息工程学院
中国民航大学 民航智慧机场理论与系统重点实验室
中国民航大学 计算机科学与技术学院
中国民航大学 科技创新研究院
0