【摘 要】
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无人机的快速发展与应用在给社会带来便利的同时,也对公共安全、个人隐私、军事安全等构成了严重威胁。快速准确地发现未知无人机变得越来越重要。在无人机检测技术中,基于机
【机 构】
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国防科学技术大学电子对抗学院脉冲功率激光技术国家重点实验室; 国防科学技术大学;
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无人机的快速发展与应用在给社会带来便利的同时,也对公共安全、个人隐私、军事安全等构成了严重威胁。快速准确地发现未知无人机变得越来越重要。在无人机检测技术中,基于机器视觉的方法具有成本低廉和配置简便的优点。针对低空快速移动的无人机,提出一种基于优化YOLOv3的无人机检测识别方法。利用残差网络及多尺度融合的方式对原始的YOLO网络结构进行优化,提出O-YOLOv3网络,利用真实拍摄的无人机数据集进行训练和测试。实验结果表明,所提方法的平均准确度优于原始方法,检测速度满足实时性要求。
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