一种基于CN-YOLOv5的多模态数据融合反无人机高精度检测方法

本发明是一种基于CN‑YOLOv5的多模态数据融合反无人机高精度检测方法。本发明涉及无人机检测技术领域，本发明对传感器进行部署，并进行数据采集；搭建CN‑YOLOv5模型，并对模型进行训练；根据训练后的模型，接收数据后，判断是否有无人机，若有则确定其类别、位置和速度信息，并进行实时追踪，生成无人机飞行轨迹。本发明实现了高精度检测。通过多模态数据的匹配融合以及模型中注意力机制和优化的特征融合方法，充分利用各模态数据的优势互补，使模型能更精准地提取和分析无人机目标特征，显著提高了检测的准确率，有效降低误报率和漏报率，可准确识别不同类型、不同飞行状态的无人机。