基于计算机视觉技术的无人机检测跟踪方法

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文章编号：1671-3559（2024）04-0445-11DOI：10.13349/j.cnki.jdxbn.20240605.002

摘要： 针对无人机因目标较小而难以检测、 检测速度慢、 难于跟踪等问题，提出一种基于目标检测YOLOv5s算法和目标跟踪DeepSORT算法的无人机检测跟踪方法； 采用自采数据集和公开数据集构建无人机检测数据集，使用针对小目标的数据增强方法以扩充数据集多样性； 选择合适的YOLOv5算法模型实现无人机目标的精准、 快速检测，引入基于批标准化层的模型剪枝方法进一步提高模型检测速度； 利用DeepSORT算法实现无人机目标的实时追踪；通过对比YOLOv3、 YOLOv4、 Fast R-CNN以及改进前的YOLOv5算法，验证了本文方法在无人机检测方面的性能。（剩余17247字）