【摘 要】
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无人机的普及在带给人们方便的同时也造成了安全隐患,各种“黑飞”事故时有发生。为了避免无人机的造成的损失,对无人机进行检测跟踪研究十分有意义。探测跟踪领域发展多年,雷达等手段已经相当成熟,但是在应用于无人机这种低慢小目标时,出现了有效性大大降低的情况。在此背景下,本文从视觉手段出发,结合时下流行的深度学习方法,探究用于无人机检测和跟踪的方法,主要工作如下:1.基于空间金字塔模块和轻量级特征提取模块设
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无人机的普及在带给人们方便的同时也造成了安全隐患,各种“黑飞”事故时有发生。为了避免无人机的造成的损失,对无人机进行检测跟踪研究十分有意义。探测跟踪领域发展多年,雷达等手段已经相当成熟,但是在应用于无人机这种低慢小目标时,出现了有效性大大降低的情况。在此背景下,本文从视觉手段出发,结合时下流行的深度学习方法,探究用于无人机检测和跟踪的方法,主要工作如下:1.基于空间金字塔模块和轻量级特征提取模块设计了一种无锚框检测网络MS-Center Net。该网络从实际应用出发,针对本文的无人机目标检测这一场景进行优化,最后得到的网络模型不仅参数量和计算量小,精度也较优化前有所提高。2.基于GFL损失设计了一种用于跟踪的孪生神经网络G-Siam CPP。该网络对原有网络结构中分类评估和质量评估不同步的问题进行了解决,同时在边框位置的预测上使用更加普遍的分布去取代特殊的狄拉克分布。实验表明,该网络的定位精度更高。3.基于重检测的思想结合MS-Center Net和G-Siam CPP设计了LG-Siam CPP网络。该网络缓解了跟踪过程中由于误差累积造成的偏移问题或跟踪模板不更新造成的跟踪失效问题。新网络在跟踪过程中能及时更新变化后的模板且能及时修正模板位置误差,表现出更好的鲁棒性。最后实验表明,本文设计的用于检测和跟踪无人机的方法在精度较高的同时也能保持不错的速度,与其他方法相比,也有一定的优势性。整体上该方法有较高的实用价值,在实现智能无人机反制的路上更进了一步。
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