【摘 要】
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近年来我国重点支持无人机技术研发与应用,多旋翼无人机在各个领域的应用越来越普及,他们广泛在生态环境保护、海洋环境监督、农作物的生长、航拍摄影、测绘、救灾等各个领域应用。民用无人机技术的讯速发展给人们的衣食住行带来了很大的便利,但同时也给人们生活带来许多问题,当私人无人机飞入国家重点实验室、行政大楼、军事领域、私人区等敏感区域,会使国家信息泄露,给国家造成一些安全隐患。由于无人机“黑飞”、“滥飞”给
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近年来我国重点支持无人机技术研发与应用,多旋翼无人机在各个领域的应用越来越普及,他们广泛在生态环境保护、海洋环境监督、农作物的生长、航拍摄影、测绘、救灾等各个领域应用。民用无人机技术的讯速发展给人们的衣食住行带来了很大的便利,但同时也给人们生活带来许多问题,当私人无人机飞入国家重点实验室、行政大楼、军事领域、私人区等敏感区域,会使国家信息泄露,给国家造成一些安全隐患。由于无人机“黑飞”、“滥飞”给人们带来的各种问题,针对无人机拦截技术的研究极为紧迫,无人机识别是无人机拦截技术的重要组成部分,因此本文对无人机识别进行研究。多旋翼无人机具有尺寸小、飞行速度快、飞行环境复杂等特点,使用现有的目标识别算法识别无人机会出现漏检、误检等情况,因此本文根据现有的目标识别算法进行改进,提高无人机识别的鲁棒性。本论文主要工作包括:（1）建立五帧差分和ASRPCA融合的数学模型,实现对无人机的检测。使用交替迭代法结合增广拉格朗日乘子法对ASRPCA模型进行优化求解,获取视频序列当前帧的背景图像,然后用背景图像替代五帧差分的中间帧,最后中间帧分别与前两帧和后两帧进行差分二值化运算,使得无人机有较好的检测结果和去噪能力。（2）在检测出视频中运动的无人机基础上,通过深度学习的方法实现无人机识别。将YOLOv3模型骨干网络Dark Net-53中加入多级特征融合模块MLFF,在YOLOv3中的三个检测头前第5个卷积层和第6个卷积层之间分别添加一个SPP模块,这两种网络结构可以有效地结合浅层无人机特征和深层无人机特征,增强特征表达能力和识别精度,提高网络特征表达能力和无人机识别准确度。（3）在改进的YOLOv3基础上进行模型剪裁实现速度改进。对卷积层中批量归一化的缩放因子进行稀疏训练,接着根据缩放因子稀疏训练后的结果,把缩放因子比较小的值对应的卷积通道进行裁剪,然后对裁剪后的模型进行调整以实现对无人机的识别准确率。（4）通过实验证明,五帧差分和ASRPCA融合的算法使无人机检测结果得到了很大的提升,在准确率、召回率和综合评价的评价分析中均比较好,每帧的检测速度为0.51s,可以实现线下实时检测。改进后的YOLOv3可以将浅层特征和深层特征融合起来,使其比改进前无人机识别准确率提高了2.35%。对改进的YOLOv3裁剪了百分比为0.9的卷积通道和14个残差结构,模型被裁剪到11.77MB,推理时间为8.9ms,识别速度提高2.3倍,满足实时识别要求,且m AP为95.15%,准确率基本保持不变。
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