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關鍵詞：紅外弱小目標 深度學習 目標檢測 yolo 

摘要：復雜背景下的紅外弱小多目標檢測是紅外目標檢測的難點,現有算法的穩健性難以滿足實際彈載應用需求。針對彈載環境下的紅外場景圖像開展了基于典型深度學習網絡模型的目標檢測應用研究,提出一種基于YOLO(you only look once)網絡的智能目標檢測方法,通過高維特征學習表征和推理實現紅外弱小多目標檢測。采用傳統的模板匹配算法和YOLO深度學習算法進行識別性能對比分析,驗證了YOLO網絡在紅外弱小多目標檢測方面的良好性能。實驗結果表明:YOLO算法的檢測概率可達92.2%,平均檢測精度為0.844,與傳統的模板匹配方法相比,YOLO具有明顯的優勢。

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