针对小型智能侦察无人机机载平台存在的计算力受限、检测速度较慢的问题,提出了一种基于YOLOv3改进的目标检测算法.首先引入深度可分离卷积改进YOLOv3的骨干网络,降低网络的参数和计算量,提高算法的检测速度,再根据机载视角下目标形状的特点,预置K-means产生先验框的初始聚类中心,并在边框回归中引入CIoU损失函数,将DIoU与NMS结合,改善YOLOv3对密集目标的漏检问题,最后再通过TensorRT优化加速后部署到英伟达Jetson TX2机载计算平台.实验结果表明,所改进的算法在验证集上的平均精度均值(MAP)达到了82％,检测速度从3.4帧/s提升到16帧/s,满足实时性要求.
目标检测 侦察无人机 YOLOv3 深度可分离卷积 DIoU TensorRT