基于改进YOLOv4与JetsonTX2的无人机实时目标检测方法

刘爱东; 郭智超; 徐君明; 丛林虎

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基于改进YOLOv4与JetsonTX2的无人机实时目标检测方法

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针对在嵌入式设备上探测无人机时面临的实时性差、功耗高、加载速度慢等问题,提出了一种基于改进YOLOv4和JetsonTX2的实时目标检测模型。创新处在于使用MobileNetV3轻量级视觉网络代替YOLOv4基础网络CSPDarknet53;同时在PANet加强特征网络中使用深度可分离卷积代替普通卷积;而后通过TensorRT优化器对模型以后训练量化的方式将权重进行8位整型量化,减小了模型规模和参数量;通过使用K-means++对传统的锚框聚类算法进行了优化改进。最终该模型在JetsonTX2上测试,检测精度可达89.9%,检测速率从3.5 FPS提升至24.9 FPS。相较于原模型,该检测模型优势明显,满足了对无人机实时检测的具体需求。

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来源
《兵器装备工程学报》 |2022年第4期|204-210|共8页
作者
刘爱东; 郭智超; 徐君明; 丛林虎;
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作者单位

海军航空大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
YOLOv4算法; 目标检测; JetsonTX2平台; 神经网络; 无人机;

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