郑州科技学院周斌等:基于猫眼效应与深度学习融合的低空目标探测 | FITEE
- 2026-02-17 07:53:00
本文针对在复杂关键环境中探测“低慢小”（LSS）无人机的迫切需求，提出一种基于猫眼效应的主动式低空目标探测方法。该探测系统集成了主控模块、激光发射组件、共光路周视扫描光机结构、回波接收组件、目标检测及可视化处理功能，以实现小型目标的探测。光源采用近红外激光发射，扫描光路通过微机电系统（MEMS）镜片与伺服机构实现。回波接收信号由雪崩光电二极管（APD）与目标检测模块共同捕获，该模块可获取反射信号及距离信息。检测软件通过无人机微透镜识别算法，整合局部金字塔注意力（LPA）模块与场金字塔网络（FPN），结合SKNet21模型消除误报，并利用APD采集回波强度与飞行时间数据，有效降低误报率。实验结果验证了该目标检测方法的可行性：在交并比（IoU）为0.50时其平均精度达0.809，在IoU 0.50─0.95区间内其平均精度达0.324，计算吞吐量为49.8 GFLOPs。该方法可突破LSS目标检测的现有局限。
低空探测；光路探测；猫眼效应；SKNet21；局部金字塔注意力；平均精度
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