基于改进YOLO框架的红外反无人机检测方法

本发明公开一种基于改进YOLO框架的红外反无人机检测方法，包括以下步骤：S1：预处理红外图像并计算能量分布；S2：骨干网络嵌入改进卷积模块与自适应小波基卷积，分阶段优化特征提取；S3：多粒度池化机制强化特征图的局部细节与全局轮廓；S4：特征聚合传播机制实现跨层特征融合，生成综合多尺度特征图；S5：专设轻量化检测通道增强小目标检测能力，其他标准检测头负责中大型目标分类定位；S6：上下文感知加权框融合算法输出最终预测结果。本发明通过自适应小波特征增强、多粒度特征优化、轻量化检测头及智能框融合技术，解决红外场景下小目标漏检、背景干扰及多尺度检测实时性问题，显著提升全天候检测能力与定位精度。