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2025-10-28 发布于福建
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2025年7月郑州大学学报(工学版)Jul.2025

第46卷第4期JournalofZhengzhouUniversity(EngineeringScience)Vol.46No.4

文章编号:1671-6833(2025)04-0032-08

基于AR-SSVEP和YOLOv3的时敏目标识别方法

马留洋,胡争争,栗武华

(中国电子科技集团公司第二十七研究所,河南郑州450047)

摘要:针对目标跟踪过程中目标身份(ID)跳变而影响时敏目标识别的问题,提出了一种融合增强现实技术

(AR)、稳态视觉诱发电位(SSVEP)和YOLOv3的人在回路的“检测-决策”时敏目标识别方法(AR-SSVEP-

YOLOv3)。利用目标感知模块获取前端场景视频,并通过AR眼镜实时呈现,YOLOv3算法完成场景视频中敏感目

标检测,AR-SSVEP脑电处理模块解析受试者的脑电数据,在ID变化过程中对时敏目标进行识别。对比分析时敏

目标的识别率,结果表明:AR-SSVEP-YOLOv3时敏目标识别方法相比YOLOv3算法识别率平均提升了18.8%,相

比YOLOv3-Sort算法平均提升了8.0%。AR-SSVEP-YOLOv3时敏目标识别方法可以降低目标ID跳变对时敏目标

识别的影响,提升人机交互能力和时敏目标识别率。

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