【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及目标检测，具体是基于轻量化模型的无人机用目标检测方法。
技术介绍
1、无人机(unmanned aerial vehicle，uav)作为一类不载人设备，在各个领域都具有广泛的应用。无人机相对于有人驾驶飞机，在体积、质量和反射面积方面具有显著优势，使其在隐蔽性和生命力等方面表现出色。此外，无人机成本相对较低，且不涉及人员伤亡，因此在执行危险任务方面表现优越。
2、在众多领域中，无人机技术的应用逐渐延伸，包括工业检测、航空航天、机器人导航和智能视频监控等。无人机为这些领域引入了计算机视觉，减少了人力资源的消耗。随着微电子软硬件的进步，导航和通信技术的革新以及无人机平台的崛起，搭载目标检测技术的无人机已成为研究的焦点。随着无人机技术的发展，搭载在无人机上的目标检测算法能够发挥重要作用。现有的一些更新优化后的目标检测算法对目标的检测精度较高，因此广泛的搭载在无人机上。但是在实际的使用过程中发现，现有技术中的这些目标检测算法本身的内存占用过大，并且在运算的过程中也需要一定的运行空间，这就导致一些内存较小的无人机无法搭载...
【技术保护点】
1.基于轻量化模型的无人机用目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于轻量化模型的无人机用目标检测方法，其特征在于，量化处理过程中使用的量化方法为Int8量化方法；目标检测模型为YOLOv5模型；
3.根据权利要求2所述的基于轻量化模型的无人机用目标检测方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的基于轻量化模型的无人机用目标检测方法，其特征在于，卷积层的输入具体表示如下：
5.根据权利要求4所述的基于轻量化模型的无人机用目标检测方法，其特征在于，卷积层经过量化处理后的权...
【技术特征摘要】
1.基于轻量化模型的无人机用目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于轻量化模型的无人机用目标检测方法，其特征在于，量化处理过程中使用的量化方法为int8量化方法；目标检测模型为yolov5模型；
3.根据权利要求2所述的基于轻量化模型的无人机用目标检测方法，其特征在于，步骤s2的具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的基于轻量化模型的无人机用目标检测方法，其特征在于，卷积层的输入具体表示如下：
5.根据权利要求4所述的基于轻量化模型的无人机用目标检测方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘祥龙，刘艾杉，李海南，朱智磊，洪日昌，
申请(专利权)人：数据空间研究院，
类型：发明
国别省市：
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