【摘 要】
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随着无人机的快速发展与广泛应用,无人机“黑飞”事件频发,严重危害公共安全与个人隐私,反无人机的需求日益增长。本文设计了一种基于视觉的激光反无人机系统,该系统能够实现对多旋翼和固定翼无人机的检测、跟踪以及毁伤评估。本文的主要研究内容如下:（1）介绍了反无人机系统的整体结构、硬件组成以及软件架构,并在该平台上设计了一种以YOLOv3-tiny为基础的无人机检测算法。针对自建数据集规模较小难以覆盖所有检
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随着无人机的快速发展与广泛应用,无人机“黑飞”事件频发,严重危害公共安全与个人隐私,反无人机的需求日益增长。本文设计了一种基于视觉的激光反无人机系统,该系统能够实现对多旋翼和固定翼无人机的检测、跟踪以及毁伤评估。本文的主要研究内容如下:（1）介绍了反无人机系统的整体结构、硬件组成以及软件架构,并在该平台上设计了一种以YOLOv3-tiny为基础的无人机检测算法。针对自建数据集规模较小难以覆盖所有检测场景的问题,通过数据增强扩充了样本集。针对YOLOv3-tiny算法得到的目标位置存在滞后这一问题,在YOLO输出结果的基础上,利用实时性更好的对称差分算法重新定位运动目标。针对差分算法提取出的目标轮廓存在空洞的问题,利用基于MBD特征的显著性检测算法重新提取出了目标的完整轮廓。（2）在检测结果的基础上设计了基于DCF的无人机跟踪算法。针对DCF算法的不足,在尺度估计、模板更新策略、跟踪结果置信度评价方面提出了相应的改进策略。其中,模板更新采用动态的更新方法,根据置信度大小调节新旧模板的融合程度,改善了模板受污染的问题。此外,将连续多帧响应图的峰值作为特征,解决了单帧图像难以区分固定翼与飞鸟的问题。（3）将毁伤评估转换为目标分类问题,设计了基于SVM的毁伤评估算法。从单帧图像上提取包括HOG以及HSV的静态特征,从多帧图像上提取包括速度以及加速度的动态特征,将动静态特征串联起来输入训练好的SVM模型进行分类,实现了无人机受损等级的评估。（4）在实物平台上针对不同类型的无人机、不同背景下的无人机以及特殊情况下的无人机进行了测试,验证了反无人机系统检测与跟踪算法的有效性。
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