摘要
本申请公开了一种基于视觉检测算法的无人机目标检测方法及系统,通过路径规划算法生成包含GPS坐标序列的无人机巡航路线数据;通过可见光相机采集多帧路灯RGB图像数据;同时通过搭载的红外热成像模块采集对应时空位置的单通道红外热辐射图像数据;建立RGB图像数据和红外热辐射图像数据之间的映射关系,形成多模态原始数据集D;对多模态原始数据集D进行预处理,得到标准化多模态数据集;根据标准化多模态数据集,构建基于改进的UAV‑YOLO模型,用于识别路灯热源;针对无人机俯视角度下,路灯热源在图像中呈现小尺寸热斑(10‑30像素),且与城市环境中其他热源(汽车、空调外机等)混杂,传统算法区分准确率低,本申请提高检测精度。
技术关键词
视觉检测算法
YOLO模型
红外热成像模块
图像
多模态
路径规划算法
温度直方图
可见光相机
数据
热源
地理信息系统地图
坐标
对比度
通道剪枝
双线性插值
智慧城市路灯
无人机飞行高度
控制无人机飞行
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区域标注方法
路沿
计算机存储介质
端点
道路结构
人参皂苷含量
联合损失函数
样本
不确定性参数
多任务
图像识别系统
三裂叶豚草
上下文感知网络
特征金字塔网络
约束优化技术