一种基于视觉识别与深度学习的无人机实时目标检测追踪系统及方法

本发明公开一种基于视觉识别与深度学习的无人机实时目标检测追踪系统及方法，涉及无人机技术领域。该基于视觉识别与深度学习的无人机实时目标检测追踪方法通过模型轻量化与嵌入式专用格式部署，将YOLO推理耗时压缩至15ms以内，嵌入式端推理帧率≥30FPS，显著提高了实时性。同时，通过改进的匈牙利匹配算法和多模态特征融合策略，降低了目标ID切换率，增强了追踪的鲁棒性，即使在目标遮挡或快速运动的情况下也能保持稳定的追踪效果，提高了准确性，模型体积压缩至3MB，内存占用<500MB，无需搭载独立GPU模块，适用于小型无人机，从而降低了硬件成本和系统复杂度，拓宽了应用范围。