【摘 要】
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近年来，小型无人机获得了广泛应用，对公共安全构成了巨大的威胁，因此对无人机进行监测是安防的重要手段。然而，小型无人机体积小、移动快的特点，使传统雷达、射频检测技术难以进行检测。针对这一问题，提出一种基于改进YOLOv5-Lite模型的小型无人机视觉检测方法。该方法在原YOLOv5-Lite模型中插入SEnet注意力模块构成YOLOv5-LiteSE模型，并利用自制数据集进行训练。经测试，该网络模型
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近年来，小型无人机获得了广泛应用，对公共安全构成了巨大的威胁，因此对无人机进行监测是安防的重要手段。然而，小型无人机体积小、移动快的特点，使传统雷达、射频检测技术难以进行检测。针对这一问题，提出一种基于改进YOLOv5-Lite模型的小型无人机视觉检测方法。该方法在原YOLOv5-Lite模型中插入SEnet注意力模块构成YOLOv5-LiteSE模型，并利用自制数据集进行训练。经测试，该网络模型训练后的精确度可达97.33%,mAP@0.5达到97.43%，并能够满足30帧的视频流帧速率。与YOLOv5s相比，YOLOv5-LiteSE识别无人机精确度高0.2～0.3%，识别所用时间为YOLOv5的1/3。与YOLOv4与YOLOv3相比，YOLOv5-LiteSE识别目标的精确度高2～3%，识别速率更快。
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