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Algoritmo de Detección de Objetos YOLOv7 Mejorado Basado en Fotografía Aérea de UAV

Autores: Bai, Zhen; Pei, Xinbiao; Qiao, Zheng; Wu, Guangxin; Bai, Yue

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Algoritmo de Detección de Objetos YOLOv7 Mejorado Basado en Fotografía Aérea de UAV


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Robótica

Palabras clave

Desarrollo rápido
Tecnología de teledetección
Detección de objetivos
Convolución de serpiente dinámica
YOLOv7
Datos de imágenes de UAV

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Con el rápido desarrollo de la tecnología de teledetección, la detección de objetivos de teledetección enfrenta muchos problemas; por ejemplo, aún no hay una buena solución para objetivos pequeños con fondos complejos y características simples. En respuesta a lo anterior, hemos añadido convolución de serpiente dinámica (DSC) a YOLOv7. Además, se utiliza SPPFCSPC en lugar de la estructura original de agrupamiento en pirámide espacial; la función de pérdida original fue reemplazada por la función de pérdida EIoU. Este estudio se evaluó en datos de imágenes de UAV (VisDrone2019), que se compararon con algoritmos de vanguardia, y los experimentos mostraron que este algoritmo tiene una buena precisión promedio. En comparación con el algoritmo original, el mAP0.5 del presente algoritmo se mejora en un 4.3%. Los experimentos demostraron que este algoritmo supera a otros algoritmos.

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