基于对抗训练策略的无人机载目标检测方法

本发明涉及基于对抗训练策略的无人机载目标检测方法。其中的方法包括：通过无人机搭载的摄像头实时采集公路的图像和视频数据，将采集数据输入到基于改进YOLOv7‑Tiny的轻量级无人机鲁棒目标检测模型中，前端将模型返回的检测结果进行可视化处理，其中，目标检测模型的骨干网络包括基于CS模块改进的SPCBlock模块，目标检测模型的颈部网络包括Elan模块与MDCA模块组合形成的MDCACBlock模块；目标检测模型采用改进的投影梯度下降算法的对抗训练策略，以将模型生成的扰动加载在模型第一层参数上。本发明采用轻量且具备高效特征处理能力的模块替换传统模型相应模块，并用被干扰的样本去训练模型，实现无人机对公路的有效检测监控。