ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
中国知网全文收录期刊
万方数据库收录期刊
RCCSE中文学术期刊
维普资讯网/超星域出版 全文收录
中国核心期刊(遴选)数据库收录期刊
万方数据库收录期刊
RCCSE中文学术期刊
维普资讯网/超星域出版 全文收录
中国核心期刊(遴选)数据库收录期刊
ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】针对无人机航拍场景中小目标检测存在的特征模糊、遮挡严重及类别不平衡等问题，本文提出了一种改进目标检测算法（ＹＯＬＯｖ１２）的高效检测方法。 通过动态卷积模块（ＤＣ）增强多尺度目标的特征表达能力，使用动态自适应多尺度交互模块（ＤＡＭＩ）优化跨尺度特征融合与噪声抑制，并联合自适应阈值焦点损失与高斯分布建模的定位损失，提升分类与定位的鲁棒性。 实验表明：改进模型在复杂航拍场景下能够有效提升小目标检测精度，同时保持实时推理效率，为无人机巡检任务提供了一种高适应性解决方案。
