基于深度学习的无人机视觉目标检测与跟踪
王博文 （ 三亚学院 ）
乔艳琰* （ 三亚学院 ）
https://doi.org/10.37155/2705-0653-0603-42Abstract
深度学习驱动的无人机视觉目标检测与跟踪技术被深入探讨，这一技术对于无人机应用至关重要，显著 拓宽了其应用领域并提升工作效率。无人机视觉目标检测涉及图像捕获、预处理、特征提取和分类器判断等环节。 而深度学习在此方面的应用展现了卓越的优势，尤其是在网络架构设计、数据集准备和处理上。为了确保研究的有效 性，实验设计和数据集的精心准备同样不可或缺。
Keywords
无人机；视觉；目标检测；跟踪Full Text
PDFReferences
[1]鞠默然.罗海波.王仲博,等.改进的YOLOV3算法
及其在小目标检测中的应用[J].光学学报,2019,39(7):
0715004.
[2]魏湧明,全吉成,侯宇青阳.基于YOLOv2的无人机航
拍图像定位研究[J].激光与光电子学进展,2017,54(11):95-
104.
[3]刘大伟,韩玲,韩晓勇.基于深度学习的高分辨率遥感
影像分类研究[J].光学学报,2016,36(4):298-30.
[4]蒲良.张学军.基于深度学习的无人机视觉目标检
测与跟踪[J].北京航空航天大学学报,2022,48(5):872-880.
DOI:10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0664.
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DOI:10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0664.
Copyright © 2024 王博文,乔艳琰*
Publishing time:2024-05-31
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