基于深度学习的无人机航拍图像目标检测算法研究与应用
无人机是无线遥控装置和内置的程序控制装置操纵，亦或由车载计算机完全地
或间歇地规律操控的不载人飞机。无人机的地面航拍成像在军事探察、地质勘探、
公安侦查等领域[1-2]得到广泛应用。在军事领域，能够通过无人机进行情报侦察、军
事打击、信息对抗、通信中继、空中预警[3]；在农业上，经常使用农用无人机进行药
物喷洒。无人机还可用于病虫害监测、灌溉情况监测及农作物生长情况检测等[4]；在
地质勘查领域，可利用无人机进行放射性物质定位、填制地质路线图；在公安侦查
领域，无人机携带高清数码相机、摄像机、红外等设备，在某些特定区域或无法进
行人员派遣的区域进行侦查和监控；还可根据逃犯的各种逃跑方式进行追踪和监控，
机身配备红外设备，夜间对树林或丛林里的犯罪嫌疑人进行飞行式地毯搜索，为警
方提供犯罪嫌疑人的逃跑路线。在其他领域，无人机也发挥重要作用，如交通、人
群的监控，交通流分析和人群密度分析、民防等。
随着时代发展与科技进步，无人机技术发展愈加成熟，更多的技术与无人机进
行结合，无人机在其中负责影像采集的工作。常规影像与无人机影像对比如图1-1
所示。未来，计算机视觉技术与无人机技术的融合是一种趋势。区别于传统图像数
据采集中的拍摄角度以及距离的特点，无人机图像所包含的视野大、视角高所造成
的拍摄物体具有目标小且密集，融入复杂背景中难以区分，不容易准确识别。