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基于无人机的实时目标检测。pdf( 2019DDCLS-Real-Time Object Detection based on Unmanned Aerial Vehicle.pdf )
Q Wu Y Zhou Real-time System Object Detection YOLO UAV Retraining
本文给出了一种用于无人机(UAV)的实时图像检测系统。首先，对YOLO检测器进行了重新训练，以快速、准确地检测和识别无人机图像中的目标。重新训练后的YOLO检测器在快速目标识别和精确目标定位之间取得了较好的折衷,能够处理无人机图像中4种常见的运动目标（汽车、客车、卡车和行人）。其次，将嵌入式无人机摄像机拍摄的4000多幅无人机图像输入到YOLO中，该YOLO用于从完整图像中预测带有标签概率的边界框。将YOLO与速度更快的区域卷积神经网络以及其他用于目标检测的深度学习框架进行了比较。对不同背景下拍摄的无人机视频进行了野外实验,证明该系统能够有效、稳健地检测出无人机图像中的目标,在具有图形处理单元(GPU)加速的400幅无人机图像的野外测试集上,实时检测速度达到15帧/秒,检测精度令人满意。
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