【摘 要】
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随着非军事无人机的普及，无人机检测技术已经成为安全领域的研究热点，基于此，提出了一种基于优化YOLOv4的低空无人机检测与跟踪方法，所提方法首次将基于卷积神经网络（CNN）的检测技术与跟踪算法相结合用于低空无人机的动态检测。首先，根据多尺度特征融合的思想对原始YOLO网络结构进行优化；然后，在此基础上结合DeepSORT多目标跟踪算法，构建了低空无人机检测与跟踪模型。在自建数据集LARotorcr
【机 构】
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南开大学电子信息与光学工程学院薄膜光电子技术教育部工程研究中心
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随着非军事无人机的普及，无人机检测技术已经成为安全领域的研究热点，基于此，提出了一种基于优化YOLOv4的低空无人机检测与跟踪方法，所提方法首次将基于卷积神经网络（CNN）的检测技术与跟踪算法相结合用于低空无人机的动态检测。首先，根据多尺度特征融合的思想对原始YOLO网络结构进行优化；然后，在此基础上结合DeepSORT多目标跟踪算法，构建了低空无人机检测与跟踪模型。在自建数据集LARotorcraft上进行了训练和对比实验，实验结果表明，所提模型能够有效降低小目标漏检率，在保证实时性的前提下，检测平均精度达到77.2%，并且实现了视觉目标的稳定跟踪。
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本文历时梳理了18世纪俄国文学对莎士比亚接受的四个发展阶段：从1731年以来的漫长潜伏期到1748年苏马罗科夫初识莎士比亚、再到50到70年代的30年低谷期、直到80年代迎来俄国莎译和莎评的第一个高潮期。整个18世纪七十多年对莎士比亚的接受经历了从剧名到人名、从间接到直接、从台词到剧作的一个逐渐清晰、日益丰满的发展过程，为19世纪及之后的俄国文学对莎士比亚的接受奠定了坚实基础。18世纪的莎士比亚接
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