tailieunhanh - Sử dụng thuật toán Yolov3 nâng cao chất lượng phát hiện đối tượng cho hệ thống giám sát, bảo vệ căn cứ trên đảo

Cải tiến, hiện đại hóa hệ thống giám sát an ninh, bảo vệ căn cứ trên đảo là một nhiệm vụ quan trọng của Quân đội ta hiện nay. Trước đây, phương pháp học máy được áp dụng để xây dựng bộ phát hiện đối tượng, tuy nhiên kết quả quá trình thực nghiệm ở biển đảo chưa đáp ứng được yêu cầu đặt ra, tỷ lệ phát hiện nhầm đối tượng còn cao. Trong bài báo này, đề xuất thuật toán Yolov3 tiến hành tự động phát hiện đối tượng xuất hiện trong khu vực giám sát. | Nghiên cứu khoa học công nghệ Sử dụng thuật toán Yolov3 nâng cao chất lượng phát hiện đối tượng cho hệ thống giám sát bảo vệ căn cứ trên đảo Chu Văn Hoạt Vũ Minh Khiêm Vũ Xuân Vượng Nguyễn Đình Long Viện Tự động hóa Kỹ thuật quân sự Viện Khoa học và Công nghệ quân sự Email liên hệ sqchuhoat@. Nhận bài ngày 25 8 2021 Hoàn thiện ngày 28 10 2021 Chấp nhận đăng ngày 12 12 2021. DOI https TÓM TẮT Cải tiến hiện đại hóa hệ thống giám sát an ninh bảo vệ căn cứ trên đảo là một nhiệm vụ quan trọng của Quân đội ta hiện nay. Trước đây phương pháp học máy được áp dụng để xây dựng bộ phát hiện đối tượng tuy nhiên kết quả quá trình thực nghiệm ở biển đảo chưa đáp ứng được yêu cầu đặt ra tỷ lệ phát hiện nhầm đối tượng còn cao. Trong bài báo này đề xuất thuật toán Yolov3 tiến hành tự động phát hiện đối tượng xuất hiện trong khu vực giám sát. Từ khóa Tự động phát hiện Hệ thống giám sát an ninh Yolov3. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Hệ thống giám sát an ninh hiện nay thường được tích hợp camera ảnh thường và camera ảnh nhiệt được đặt trên các bệ pan-tilt quay quét để tăng cường phạm vi giám sát. Yêu cầu đối với các hệ thống giám sát biển đảo là phải tự động phát hiện được đối tượng đột nhập ở khoảng cách xa có thể phát hiện đối tượng trong điều kiện sóng biển sương mù phức tạp. Đối tượng có kích thước nhỏ ảnh nhiều nhiễu vì thế khó trích xuất đặc trưng gây khó khăn cho nhiệm vụ phát hiện đối tượng. Hiện nay các thuật toán phát hiện đối tượng chủ yếu được chia thành hai loại phương pháp truyền thống dựa vào các đặc trưng thủ công và phương pháp học sâu dựa vào các đặc trưng được trích xuất từ mạng nơ-ron 1 . Phương pháp truyền thống dựa vào cách lựa chọn cửa sổ trượt và các đặc trưng ảnh theo một quy luật sử dụng loại phương pháp này các đặc trưng ảnh tính khái quát không cao làm ảnh hưởng tới hiệu quả của thuật toán. Bài báo 2 sử dụng thuật toán Adaboost và mô hình phân tầng Cascade để ứng dụng cho hệ thống giám sát an ninh tuy nhiên khi hệ .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.