基于深度学习的低空无人机目标检测优化算法

本发明公开了一种基于深度学习的低空无人机目标检测优化算法，通过对SSD算法改进，采用DBSCAN+K‑Means聚类算法优化Anchor Box尺度，提高目标物体与Anchor Box的匹配概率，并将多分支残差单元、亚像素卷积、特征金字塔相结合以获得图像多尺度融合特征，最后引入DIoU‑NMS算法替换传统的NMS算法来处理图像目标中冗余框的问题，进一步减少目标的漏检，从而进一步提升低空无人机目标检测效果。