【摘要】本文针对无人机在实时目标检测领域的应用场景进行分析，强调了实时目标检测在无人机自主导航和监测任务中的重要性。 针对大目标、目标被遮挡，以及小型目标检测挑战性问题，研究人员提出了利用基于 ＹＯＬＯｖ５ 的无人机实时目标检测模型方法，旨在研究无人机实时目标检测的准确性和小目标识别能力提升。 通过将 ＹＯＬＯｖ５ｓ 模型与 ＹＯＬＯｖ３－ｔｉｎｙ、ＹＯＬＯｖ４－ｔｉｎｙ 两个轻量化模型进行对比，验证本文采用模型目标检测的有效性和泛化能力。 实验结果表明，本文模型有较强的特征提取能力和特征表达能力，对小目标语义信息较为敏感，本文采用的 ＹＯＬＯｖ５ 算法模型性能更优，预测准确率更高，小目标识别能力提升，可以为无人机实时目标检测提供高效可靠的解决方案。