本篇文章给大家谈谈无人机视角下的双光目标检测，以及无人机双目视觉定位对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、新手YOLOv8目标检测实战(训练自己的数据集)
- 2、红外和可见光的联合任务相关数据集
- 3、无人机图像智能算法赋能电力精细化巡检
- 4、哪款吊舱用于无人机巡检比较合适?
- 5、Drone-YOLO:一种有效的无人机图像目标检测
新手YOLOv8目标检测实战(训练自己的数据集)
1、代码中包含多个任务，如检测和分割。这里使用的是官方代码，专注于检测任务。 数据集的构建 可以使用官方的开源数据集coco、Imagenet等，根据自己的需求选择。我在yolov8m的基础上训练了自己的数据集（分为test、train、val）。在标注数据时，使用labelimg工具，百度搜索即可找到使用方法。
2、Yolo(You Only Look Once)是一种one-stage目标检测算法，仅需“看”一次即可识别图片中的物体类别和边界框。Yolov8是Ultralytics公司推出的* 新Yolo系列目标检测算法，适用于图像分类、物体检测与实例分割等任务。
3、这样，数据集的准备工作就完成了，接下来就可以进行模型的训练和预测等环节了。你可以选择预训练的方式或者全新的模型训练方式，一般建议采用预训练模型进行训练，这样可以更快地达到* 优权重。
4、具体而言，我们将通过以下步骤使用YOLOv5进行自定义目标检测训练： 准备数据集：使用Vehicle-OpenImages数据集作为示例。 数据增强：进行mosaic数据增强以提高模型泛化能力。 自定义训练方法：训练小型、中型模型，并进行性能比较。 推断：对图像和视频进行推断，并分析不同模型的性能。
5、调整参数以适应训练好的模型、检测数据集和头数据集yaml文件。训练结果可直观展示在runs/detect/exp文件夹中，提供实际应用参考。通过遵循上述详细步骤，你将能成功利用Yolov5进行自有数据集的训练，实践这一强大目标检测工具。本教程提供下载链接，鼓励你亲自实践，掌握深入Yolov5训练技巧。
6、使用Google Drive存储数据集，并在Colab上安装YOLOv8。选择合适的预训练模型，设置训练参数，如Epochs、batch size、优化器、学习率等。5 结果 经过100个epoch，模型在验证数据集上的检测准确率达到97%的mAP@50。小结 本文介绍了使用YOLOv8进行目标检测的步骤，为后续深度学习项目提供了基础。
红外和可见光的联合任务相关数据集
让我们先来看看几个关键的数据集：LLVIP Dataset (RGB-T Pedestrian Detection)： 用于低光环境下行人检测，由Jia X等人在2024 年的CVPR会议上发布，以热红外（8-14um）和可见光图像对为特点，使用海康威视DS-2TD8166BJZFY-75H2F/V2摄像头。
代码中包含多个任务，如检测和分割。这里使用的是官方代码，专注于检测任务。 数据集的构建 可以使用官方的开源数据集coco、Imagenet等，根据自己的需求选择。我在yolov8m的基础上训练了自己的数据集（分为test、train、val）。在标注数据时，使用labelimg工具，百度搜索即可找到使用方法。
基于DukeMTMC数据集，每120帧采样一张图像构成数据集，包含16，522张训练图片、2，228张查询图像、17，661张搜索库图片。跨模态 RegDB 结合可见光与红外相机的行人识别数据集，包含412个行人身份，每个行人收集10张RGB与热图像。
Landsat 5_C2_TOA_T1数据集主要包含了Landsat 5传感器在红光波段上的大气校正地表反射率影像，经过一级处理，适用于土地利用、地表特征、植被生态等研究。具体内容如下： 数据传感器：Landsat 5传感器，具备可见光和红外光波段的高分辨率成像能力。
无人机图像智能算法赋能电力精细化巡检
1、而在电力领域的精细化巡检里，普宙SAGA采用RTK（Real - time kinematic，实时动态）载波相位差分技术，实现厘米级定位，通过机器学习或智能识别杆塔部件，自动生成感塔精细化巡视航线。
2、异常检测技术进步，通过图像识别技术准确判断电力线路中存在的异常情况，如树枝交叉、导线断裂等。智能化巡检发展，无人机巡检向智能化方向发展，搭载更先进的人工智能算法，实现自动判断异常情况并报警的功能。
3、降低成本 借助无人机技术实现电力工作自动化流程，有效降低运维成本。安全可靠 使用无人机代替人员进行高空、高危环境作业，执行任务更安全。
4、无人机在城市空中巡逻时，能够实现“一次飞行，多成果输出”，输出三维图像、二维图像和实时画面，为城市管理提供全方位、多角度的数据支持。同时，实时传输画面，使城市管理者能迅速掌握各区域的交通、人员流动和潜在风险情况。AI识别技术的应用在无人机场景中尤为重要。
5、AI驱动的无人机巡检技术突破地理限制，提高输电线路巡检的精细化程度。 配电智能决策 上海电力的AI辅助决策系统，通过数据集成，提升电网运维的智能化水平。 微电网与能源管理 北京电力的“源网荷储”一体化微电网，利用AI优化能源配置，降低能耗。
哪款吊舱用于无人机巡检比较合适?
综上所述，慧视光电的VIZ-GT05V吊舱是一款非常适合用于无人机巡检的设备。它具有高清视频输出、双传感器配置、目标检测与锁定等功能，为无人机巡检提供了更高效、可靠的解决方案。在选择无人机巡检吊舱时，VIZ-GT05V吊舱是一个值得考虑的好选择。
成都慧视光电技术有限公司的微型双光吊舱，凭借其目标识别功能、轻重量设计以及简易安装方式，成为选择无人机吊舱时的理想选择。其全天候成像能力和便携性，使得无人机在执行各种任务时更加得心应手，有效提升了工作效率和应用范围。
无人机光电吊舱应用前景如下：军用领域：光电吊舱具有强大的侦查和目标跟踪能力，可应用于侦察、校射、打击效果评估等。民用领域：光电吊舱可应用于森林防火、搜索和救援、环境监测、农业植保、智慧城市、电力巡检等多个领域。警用领域：光电吊舱可应用于空中巡逻、空中执法、交通疏导、消防灭火等。
Drone-YOLO:一种有效的无人机图像目标检测
有效的无人机图像目标检测方法Drone-YOLO基于YOLOv8模型，专门设计以应对无人机图像特有的挑战。它通过改进颈部组件，引入三层PAFPN结构和定制的检测头，增强了对小目标的检测能力。
我开始这篇文章，旨在分享对Drone-Yolo模型的深入研究和改良，这一模型在无人机数据集上取得了显著的进步。
DAMO-YOLO具有同精度下模型提速、计算量减少、参数减少的优势，适用于自动驾驶、无人机检测等多种场景。模型已上线ModelScope，用户可通过简单配置实现推理和训练。原理简介 MAE-NAS算法通过* 大化网络的信息熵来实现低成本模型定制化，优化网络结构搜索过程。
目标检测领域近年来持续涌现新突破，尤其在今年年初，anchor-free方法如CornerNet、FCOS、FoveaBox等不断涌现，连百度和中科院自动化所的PyramidBox++也紧跟潮流，采用无锚点方案。让我们再回顾一下DenseBox（2015）与YOLO（2015）这两项早期的开创性工作。
无人机图像数据集 如 Nanonets 提供的图像数据集，应用于目标检测。OTB-100 是视觉跟踪基准数据集，VOT 和 VIVID 数据集专注于跟踪任务，VIRAT 数据集包含无人机视频。UCLA Aerial Event Dataset 是用于空中视频的数据集，MMSPG mini drone video dataset 来自 EPFL。
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