Deep learning-based laser and infrared composite imaging for armor target identification and segmentation in complex battlefield environments

战场 计算机科学 分割 人工智能 鉴定(生物学) 像素 模式识别(心理学) 探测器 图像分割 计算机视觉 算法 植物 电信 生物 历史 古代史
作者
Xu Zhao,Jian Dai,Lianpeng Li,Zhong Su,Xiao-fei Ma
出处
期刊:Infrared Physics & Technology [Elsevier BV]
卷期号:132: 104725-104725 被引量:5
标识
DOI:10.1016/j.infrared.2023.104725
摘要

In this paper, a novel method of armor target recognition and segmentation in complex battlefield environments is proposed. First, distance image and infrared image data of armored targets are acquired using LIDAR and IR detectors, and the data are fused based on improved guided filtering to increase the diversity of input features. Secondly, the experimental dataset is expanded using improved GAN to generate simulated data onto different features. Then, effective recognition of armored targets is achieved by adding a CBAM attention mechanism to the YOLOv5 target detection algorithm. Finally, by improving the Deeplabv3 + semantic segmentation algorithm, which mainly lies in adding the CBAM attention mechanism and lightening the algorithm, the segmentation accuracy is improved while improving the real-time performance of detection. The experimental results show that the algorithm proposed in this paper has higher accuracy and real-time performance than the experimental comparison algorithm, and the mean average precision (mAP) can reach more than 99.64 %. And the algorithm can accurately segment the armored targets' combat area, and the mean pixel accuracy (MPA) can reach more than 96.57 %. It is concluded that the algorithm significantly improves the effective identification and precise strike capability of armored targets in complex battlefield environments.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
笑点低南霜完成签到 ,获得积分10
刚刚
雨中客完成签到,获得积分10
刚刚
hedy完成签到,获得积分10
刚刚
义气语儿完成签到,获得积分10
刚刚
shaun完成签到,获得积分10
刚刚
泡泡金运发布了新的文献求助10
刚刚
小费发布了新的文献求助200
1秒前
在水一方应助yuhuan采纳,获得50
1秒前
要减肥的鸭胗完成签到,获得积分10
1秒前
hbutsj完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
酷波er应助xxxxx采纳,获得10
2秒前
2秒前
BINGBING1230发布了新的文献求助100
3秒前
朱朱朱完成签到,获得积分10
3秒前
科目三应助笨笨的仙人掌采纳,获得10
3秒前
乐乐应助cute666采纳,获得10
3秒前
王怡发布了新的文献求助10
4秒前
gqp完成签到,获得积分10
4秒前
浮浮世世发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
赵念婉完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
英吉利25发布了新的文献求助10
7秒前
星辰大海应助WB采纳,获得10
7秒前
花开富贵完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
7秒前
852应助凉雨街采纳,获得10
8秒前
樱桃味的火苗完成签到,获得积分10
8秒前
许晴发布了新的文献求助10
8秒前
8R60d8应助爱笑的雪糕采纳,获得10
9秒前
9秒前
9秒前
所所应助bixun采纳,获得10
9秒前
李爱国应助ppapp采纳,获得10
9秒前
飞鸿影下完成签到 ,获得积分10
10秒前
勤恳的一斩完成签到,获得积分10
10秒前
豆豆完成签到,获得积分10
10秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
网络安全 SEMI 标准 ( SEMI E187, SEMI E188 and SEMI E191.) 1000
计划经济时代的工厂管理与工人状况(1949-1966)——以郑州市国营工厂为例 500
INQUIRY-BASED PEDAGOGY TO SUPPORT STEM LEARNING AND 21ST CENTURY SKILLS: PREPARING NEW TEACHERS TO IMPLEMENT PROJECT AND PROBLEM-BASED LEARNING 500
Why America Can't Retrench (And How it Might) 400
Two New β-Class Milbemycins from Streptomyces bingchenggensis: Fermentation, Isolation, Structure Elucidation and Biological Properties 300
Modern Britain, 1750 to the Present (第2版) 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 催化作用 遗传学 冶金 电极 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4614581
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4018748
关于积分的说明 12439646
捐赠科研通 3701503
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2041241
邀请新用户注册赠送积分活动 1073983
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 957639