一种基于深度学习的无人机近地面目标检测方法

本发明公开了一种基于深度学习的无人机近地面目标检测方法，解决目前无人机地面目标检测存在的目标小、背景复杂、样本小的问题。方法包括获取无人机视频图像，形成训练数据；构建多尺度融合神经网络，主干网络通过多层卷积结合全局建模与局部归纳偏置模块，局部聚合注意力模块提取多尺度特征；颈部网络对各层次特征进行融合，基于卷积与三维协同注意力机制模块构成的特征与各层次融合特征拼接输出至检测头，及通过高斯融合跨特征模块输出至检测头；训练多尺度融合神经网络得到目标识别模型；采集无人机视频图像，输入目标识别模型获得识别结果。本发明解决了无人机近地面目标检测目标小、背景复杂、样本小的问题。