本篇文章给大家谈谈无人机目标检测与跟踪技术，以及无人机目标定位识别跟踪对应的知识点，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、无人机、航空图像目标检测总结
- 2、无人机目标检测综述(三)——从无人机视频检测目标
- 3、C-UAS(反无人机系统)的监视和侦察系统技术介绍
- 4、无人机检测方法
- 5、...TASE* 新论文】实时检测、定位、跟踪未知无人机的全景视觉网络_百度...
- 6、详细解读TPH-YOLOv5|让目标检测任务中的小目标无处遁形
无人机、航空图像目标检测总结
1、基于跟踪的网络考虑到视频中的VID与物体跟踪之间的高度相似性，一些方法通过跟踪方法实现VID，或者同时实现物体检测和跟踪。提出了一种基于跟踪的新型时空情境感知方法用于基于无人机的视频物体检测。设计了一个调度器网络作为连体跟踪器的广义化，决定在某一帧进行检测或跟踪。
2、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。在VisDrone2024 数据集的实验中，Drone-YOLO（L）在准确性上超越了其他基线，且其轻量级版本Drone-YOLO（tiny）在参数效率上表现优秀。
3、一些检测器是专门为无人机捕获的图像设计的，如RRNet、PENet、CenterNet等。但从组件的角度来看，它们通常由2部分组成，一是基于CNN的主干，用于图像特征提取，另一部分是检测头，用于预测目标的类和Box。 此外，近年来发展起来的目标检测器往往在backbone和head之间插入一些层，人们通常称这部分为检测器的Neck。
4、定位方法有以下几种：物体颜色分割法：利用视区像素的色度差异来分割出目标，在将分割得到的区域进行形状的进一步匹配，来实现目标的定位。物体形态分析法：对目标进行比较详细的形态边缘检测，并利用边缘检测得到的特征来判断目标位置。
5、简介 针对无人机捕获场景的目标检测是* 近比较流行的一项任务。由于无人机在不同高度飞行，目标尺度变化较大，这给模型的优化带来了很大的负担。此外，在无人机进行高速低空飞行时，也会带来密集目标的运动模糊问题。 为了解决上述问题，本文提出了 TPH-YOLOv5 模型。
无人机目标检测综述(三)——从无人机视频检测目标
光电探测技术利用不同波段的成像设备采集目标无人机图像，进行检测、识别和跟踪。可见光和红外探测是其中的两类主要技术，分别在白天和夜晚应用。可见光探测设备成本低、技术成熟，适用于室外环境，但受天气影响较大。红外探测技术不易受热源和阳光干扰，适用于夜晚使用，但在远距离探测时，识别精度受限。
DAMO-YOLO结合MAE-NAS、Efficient RepGFPN与HeavyNeck范式，提供低成本模型定制化、多尺度检测增强和全尺度蒸馏优化。模型已在ModelScope上线，并在GitHub开源，欢迎试用和反馈。未来计划 短期内将完善部署工具，支持更多应用范例和模型，包括无人机小目标检测、旋转目标检测等。
光电探测设备能够利用可见光、红外、热红外、激光红外等波段对目标无人机进行图像采集。通过处理波段图像来检测、识别与跟踪无人机，获取其类型与位置等信息。分为可见光探测与红外探测，可见光探测适合白天使用，技术成熟、成本较低，但在低能见度条件下效果不佳。
目标检测：在复杂背景中定位并识别目标，用于智能监控、无人机巡航等领域。通过目标检测技术，系统能发现异常情况，如闯入禁区的人员或车辆，及时发出警报。 场景理解：解析图像或视频中的整体环境，包括物体关系、空间布局和活动状态。
C-UAS(反无人机系统)的监视和侦察系统技术介绍
在现代天空监控领域，C-UAS（Counter-Unmanned Aerial System，反无人机系统）技术正面临着前所未有的挑战与机遇。
C-UAS技术的两大核心功能包括识别与检测无人机活动，以及拦截与击败威胁。这些系统在雷达、射频、光电、红外、声学与组合传感器领域展开工作。探测技术包括雷达信号、热信号、光学与电子信号扫描，而跟踪技术涉及雷达、射频、光电与红外等传感器。监视与侦察的概念在历史中有着独特的定义与应用。
尽管无人航空器系统（UAS）通过使用电子光学和雷达波传感器已经取得了一定的成功，并将在战术侦察任务中保持一定的比例，但是为了获取高分辨率的战场空间图像信息，使用有人战斗机执行战术侦察任务仍将保持重要的地位。
无人机检测方法
无人机检测方法多种多样。首先，无人机可以搭载各种传感器，如红外传感器、摄像头、激光雷达等，通过这些传感器可以获取目标物体的温度、运动状态、形态特征等信息。其次，无人机可以利用计算机视觉技术进行图像识别和目标追踪，从而实现对目标物体的检测。
无线电频谱探测：这种方法主要通过检测无人机与遥控器之间的无线电通信来判断空域内是否存在无人机。光电信号探测：这类方法主要通过相机（带红外感知功能）来感知周围的无人机，并基于机器学习的方法对目标无人机进行识别。
飞行半径：测试无人机的飞行半径，即其能够飞行的* 远距离。* 大水平飞行速度：测试无人机的* 大水平飞行速度，确保其能够快速且稳定地移动。航迹控制精度：测试无人机在飞行过程中的航迹控制精度，评估其导航能力。手动遥控距离：测试无人机的* 大遥控距离，确保操作者能够在一定范围内有效控制无人机。
拍摄质量检查：检查无人机航空拍摄的照片或视频的拍摄质量，包括画面清晰度、光线、色彩还原等方面。可以通过查看原图或进行样机拍摄等方式进行检查。数据完整性检查：检查航空摄影数据是否完整，包括数据文件是否齐全、数据格式是否正确等。
...TASE* 新论文】实时检测、定位、跟踪未知无人机的全景视觉网络_百度...
1、全景视觉网络系统旨在实时检测、定位与跟踪未知无人机，以此保障安全与防御恶意无人机威胁。系统由中心节点与大量感知节点组成，每个感知节点包含四个相机，每个相机配置四个镜头，从而形成16个镜头的全方位检测能力。中心节点接收并融合各感知节点的目标位置信息，给出无人机数量与坐标。
详细解读TPH-YOLOv5|让目标检测任务中的小目标无处遁形
在VisDrone2024 数据集上的大量实验表明，TPH-YOLOv5在无人机捕获场景上具有良好的性能和可解释性。在DET-test-challenge数据集上，TPH-YOLOv5的AP结果为318%，比之前的SOTA方法(DPNetV3)提高了81%。在VisDrone Challenge 2024 中，TPH-YOLOv5与YOLOv5相比提高了约7%。
TPH-YOLOv5 在YOLOv5的基础上增加了一个预测头来检测不同尺度的目标。通过探索Self-Attention的预测潜力，使用了Transformer Prediction Heads(TPH)代替原来的预测头。同时，作者还集成了卷积块注意力模型(CBAM)来寻找密集场景下的注意力区域。
端到端检测分割模块则解决动态目标突然静止导致检测失效的问题，引入了一种基于注意力机制的改进YOLOv5检测网络（yolov5-attention模块），包括增加注意力机制模块（ResBlock CBMA）和Transformer Prediction Heads（TPH）。
改进YOLOv5s模型，实现模型瘦身与精度提升。通过使用Ghost结构替换原模型中的Darknet53结构与正常卷积层，减小模型复杂度，同时调整特征图宽度，构建复杂度较低的基线模型，有效降低计算机资源占用。
无人机目标检测与跟踪技术的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于无人机目标定位识别跟踪、无人机目标检测与跟踪技术的信息别忘了在本站进行查找喔。
