光适应的无人机小目标检测算法研究.pdf

光适应的无人机小目标检测算法研究.docx 光适应的无人机小目标检测算法研究 一、引言随着无人机技术的快速发展，其在军事、民用等多个领域得到了广泛的应用。而在众多的应用场景中，无人机对小目标的检测成为了一项重要且具有挑战性的任务。本文重点探讨了一种基于光适应的无人机小目标检测算法研究，以实现高效、准确的目标检测。二、研究背景及意义 小目标检测在无人机应用中具有重要意义，如军事侦察、目标跟踪、环境监测等。然而，由于无人机在复杂环境下的光照变化、动态背景、目标遮挡等因素，使得小目标检测成为一个具有挑战性的问题。因此，研究一种光适应的无人机小目标检测算法具有重要的理论意义和实际应用价值。三、相关技术概述为了更好地理解光适应的无人机小目

2025-02-19 约4.79千字 10页立即下载

无人机视角下的交通目标检测算法研究.docx 无人机视角下的交通目标检测算法研究 一、引言随着无人技术的迅猛发展，无人机已成为现代社会的重要工具。其在交通监控、救援搜救等领域的广泛应用，促进了相关研究的不断深入。特别是在交通目标检测方面，无人机的独特视角为传统交通监控带来了新的可能。本文旨在探讨无人机视角下的交通目标检测算法研究，以期为未来相关领域的研究与应用提供理论支持。二、背景及意义在传统的交通监控中，摄像头固定安装，其视角、范围等受到很大限制。而无人机作为一种空中平台，其视角灵活多变，能够覆盖更广的区域，为交通目标检测提供了新的可能性。通过无人机搭载的摄像头进行实时监控，可以快速、准确地检测到交通中的各种目标，如车辆、行人、非

2025-02-13 约4.32千字 9页立即下载

无人机航拍图像的小目标检测算法研究.pdf 无人机航拍图像的小目标检测算法研究 摘要随着计算机视觉技术以及无人机技术的发展，无人机航拍检测技术在各项任务中发挥着至关重要的作用。然而，一方面航拍图像容易受外部环境的影响，导致图像质量严重下降；另一方面其具有目标小、分布密集和背景复杂等特点，导致目标检测准确率低，存在误检、漏检等情况。鉴于此，本文基于深度学习的方法，主要做了如下研究：针对航拍图像容易受外部环境影响导致图像模糊的问题，采用了一种基于优化 GAN的图像去模糊算法——GAN-MS算法(GANMulti-scale)。首先，针对单尺度的网络关注的图像特征具有局限性的问题，本文算法选择多尺度递归网络为基础架构提升网络特

2025-04-22 约9.2万字 71页立即下载

基于YOLO的低空无人机小目标检测算法研究.docx 基于YOLO的低空无人机小目标检测算法研究 一、引言随着低空无人机技术的飞速发展，其在各种领域中的应用日益广泛，特别是在安防、监测、航测等任务中。在这些场景中，如何精确有效地对小目标进行检测是一个亟待解决的难题。由于小目标在图像中通常占据的像素较少，传统的目标检测算法往往难以满足其高精度的要求。因此，研究基于YOLO（YouOnlyLookOnce）的低空无人机小目标检测算法具有重要的理论和实践价值。二、YOLO算法概述 YOLO是一种基于深度学习的目标检测算法，其核心思想是将目标检测任务转化为一个回归问题。YOLO算法将输入图像划分为多个网格单元，每个网格单元负责预测特定类别的目标。在预

2025-05-04 约4.73千字 10页立即下载

无人机航拍目标检测与跟踪算法研究.docx 无人机航拍目标检测与跟踪算法研究 一、引言随着无人机技术的飞速发展，其在航拍领域的应用越来越广泛。无人机航拍目标检测与跟踪技术作为无人机应用的重要方向之一，对于提升无人机在军事、安防、农业、城市规划等多个领域的应用价值具有重要意义。本文旨在研究无人机航拍目标检测与跟踪算法，分析其技术原理、应用现状及发展趋势，为相关领域的研究与应用提供参考。二、无人机航拍目标检测与跟踪技术概述 无人机航拍目标检测与跟踪技术是利用无人机搭载的摄像头进行图像采集，通过图像处理与计算机视觉技术实现对目标的检测与跟踪。该技术主要涉及目标检测、目标跟踪、图像处理与识别等多个方面。其中，目标检测是确定目标在图像中的位置

2025-05-27 约4.67千字 9页立即下载

无人机视角下车辆目标检测与跟踪算法研究.docx 无人机视角下车辆目标检测与跟踪算法研究 一、引言随着无人机技术的飞速发展，其在交通监控、城市管理、安防等领域的应用日益广泛。其中，无人机视角下的车辆目标检测与跟踪技术成为了研究的热点。本文旨在探讨无人机视角下车辆目标检测与跟踪算法的原理、方法及其应用，为后续相关研究提供理论支撑和技术支持。二、无人机视角下车辆目标检测与跟踪的意义在无人机视角下，对车辆进行目标检测与跟踪具有重大意义。首先，这有助于提高交通管理的效率和准确性，为交通规划提供有力支持。其次，在安防领域，无人机视角下的车辆目标检测与跟踪可以实现对可疑车辆的实时监控和追踪，提高安全防范能力。此外，该技术还有助于辅助自动驾驶技术的发

2025-05-31 约4.56千字 9页立即下载

2025-03-26 约3.81千字 8页立即下载

基于自适应Siamese网络的无人机目标跟踪算法.pptx 基于自适应Siamese网络的无人机目标跟踪算法;引言自适应Siamese网络原理及结构 无人机目标跟踪算法设计实验结果与分析自适应Siamese网络在无人机目标跟踪中应用探讨总结与展望;引言;;;主要研究内容：本文提出了一种基于自适应Siamese网络的无人机目标跟踪算法。首先，构建自适应Siamese网络模型，通过度量学习自适应地调整特征提取网络参数；其次，设计损失函数和优化算法，实现模型的训练和测试；最后，在公开数据集上进行实验验证和性能评估。;;自适应Siamese网络原理及结构;;;;无人机目标跟踪算法设计;特征提取与匹配;;;实验结果与分析;数据集;在静态背景下，算法能够准

2024-06-03 约小于1千字 27页立即下载

无人机图像处理单元下运动目标检测算法的优化与创新研究.docx 无人机图像处理单元下运动目标检测算法的优化与创新研究一、引言 1.1研究背景与意义随着科技的飞速发展，无人机（UnmannedAerialVehicle，UAV）凭借其成本低、机动性强、可在复杂环境下作业等优势，在众多领域得到了广泛应用。在军事领域，无人机可执行侦察、监视、目标定位与打击等任务，为作战决策提供关键情报支持，极大地提升了作战效能并降低了人员伤亡风险。在民用领域，其应用同样十分广泛。在农业植保方面，无人机能够高效地进行农药喷洒和病虫害监测，助力精准农业发展，提高农作物产量与质量；在电力巡检中，无人机可快速检测电力线路故障，保障电力系统稳定运行；在物流配送领域，无人机为偏

2025-03-12 约2.77万字 21页立即下载

基于深度学习的无人机对地小目标轻量级检测算法研究.docx 基于深度学习的无人机对地小目标轻量级检测算法研究 一、引言随着无人机技术的快速发展，其在军事、民用等领域的广泛应用，使得无人机对地小目标的检测成为了研究的热点。小目标检测在无人机应用中具有广泛的实际意义，如目标追踪、环境监测、军事侦察等。然而，由于小目标在图像中往往占据的像素较少，特征信息相对较弱，因此其检测难度较大。近年来，深度学习技术的快速发展为小目标检测提供了新的思路和方法。本文旨在研究基于深度学习的无人机对地小目标轻量级检测算法，提高小目标的检测精度和效率。二、相关工作深度学习在目标检测领域的应用已经取得了显著的成果。其中，基于卷积神经网络（CNN）的深度学习算法在目标检测中表现

2025-03-03 约4.32千字 9页立即下载

基于无人机航拍图像的大豆病虫害目标检测算法优化与应用研究.docx 基于无人机航拍图像的大豆病虫害目标检测算法优化与应用研究一、引言 1.1研究背景与意义大豆作为全球重要的农作物之一，在农业生产和经济领域占据着举足轻重的地位。它不仅是人类获取优质植物蛋白和油脂的关键来源，广泛应用于食品加工行业，如制作豆腐、豆浆、豆油等常见食品，还在饲料工业中扮演着不可或缺的角色，为畜禽养殖提供了丰富的蛋白质饲料，间接支持着肉蛋奶等高蛋白食品的供应。同时，大豆在工业领域也有一定的应用，如用于生物柴油、化妆品等的生产。从全球范围来看，美国、巴西、中国和阿根廷是主要的大豆生产国，其总产量超过全球的八成。在我国，大豆是排在水稻、玉米、小麦之后的第四大粮食作物，2020年全国

2025-04-23 约3.27万字 26页立即下载

基于深度学习的无人机空对空目标检测与跟踪算法研究.docx 基于深度学习的无人机空对空目标检测与跟踪算法研究 一、引言随着无人机技术的快速发展，其在军事、民用等领域的广泛应用已成现实。空对空目标检测与跟踪作为无人机系统中的重要技术，对实现无人机的智能化和自主化控制具有关键作用。近年来，深度学习技术的发展为解决这一技术难题提供了新的途径。本文旨在研究基于深度学习的无人机空对空目标检测与跟踪算法，为无人机在复杂环境下的目标检测与跟踪提供理论依据和技术支持。二、相关技术概述 2.1深度学习技术深度学习是机器学习的一个分支，其通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现对复杂数据的自动特征提取和模式识别。深度学习技术已广泛应用于图像处理、语音识别、自然语言处理等

2025-05-02 约5.07千字 11页立即下载

复杂场景无人机影像光伏组串目标检测算法研究.docx 复杂场景无人机影像光伏组串目标检测算法研究 摘要：随着无人机技术的不断发展和应用领域的拓展，其在光伏电站巡检与监测中的重要作用日益凸显。本文针对复杂场景下无人机影像中的光伏组串目标检测问题，提出了新的算法研究。该算法能够有效提高光伏组串的检测精度和效率，为光伏电站的智能化管理提供技术支持。一、引言光伏电站作为清洁能源的重要组成部分，其运行效率和安全性直接关系到电力供应的稳定性和经济性。传统的光伏电站巡检多依赖人工或地面设备，不仅效率低下，而且难以应对复杂环境下的检测需求。随着无人机技术的普及和应用，利用无人机进行光伏电站的巡检和监测已经成为一种新的趋势。然而，在复杂场景下，如何从无人机影

2025-06-04 约4.69千字 10页立即下载

《基于深度学习的无人机地面小目标算法研究》.docx 《基于深度学习的无人机地面小目标算法研究》一、引言随着无人机技术的快速发展，其在各个领域的应用越来越广泛。其中，无人机在地面小目标的检测与识别方面，发挥着重要的作用。然而，由于地面小目标往往具有尺寸小、分辨率低、背景复杂等特点，传统的目标检测算法在处理这类问题时往往存在困难。因此，本文提出了一种基于深度学习的无人机地面小目标算法研究，旨在提高地面小目标的检测与识别精度。二、相关背景及技术概述深度学习是机器学习的一个分支，其通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现对复杂数据的处理与学习。在无人机地面小目标的检测与识别中，深度学习算法能够自动提取目标的特征，提高检测的准确性和鲁棒性。近年来，

2024-11-22 约8.64千字 17页立即下载

2025-03-07 约4.19千字 9页立即下载