【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及目标检测，特别是涉及一种无人机航拍图像小目标检测方法、系统及电子设备。
技术介绍
1、近年来，无人机（unmanned aerial vehicle，uav）因其轻便快速的特性，在农业稻穗检测、运动检测、城市巡检等领域应用越来越普遍。但由于远距离拍摄、光照条件多变等因素会导致无人机航拍出现目标尺寸小、尺寸变化大、密集分布以及易被遮挡等问题，从而增加背景的复杂度。且在实际的无人机应用任务中，往往遇到以雾天为主的复杂天气条件，这种情况下，无人机所获取的图像质量受到严重影响，从而导致目标检测性能下降。因此提高复杂天气下无人机航拍过程中对小目标的检测能力成为目标检测领域一个充满挑战的研究方向。
2、传统的无人机检测方法通常采用基于手工特征的目标检测算法。如邵盼愉将方向梯度直方图（histogram of oriented gradients，hog）与支持向量机（support vectormachine，svm）相结合用于无人机的小目标检测，但在实际运用场景中，基于手工特征的传统目标检测算法存在稳定性较低、对检测环境...
【技术保护点】
1.一种无人机航拍图像小目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的无人机航拍图像小目标检测方法，其特征在于，所述改进YOLOv5网络包括：骨干网络、颈部网络和检测网络；
3.根据权利要求2所述的无人机航拍图像小目标检测方法，其特征在于，所述骨干网络包括：5个CBS模块、4个C3模块和1个SPPF模块。
4.根据权利要求2所述的无人机航拍图像小目标检测方法，其特征在于，所述颈部网络的主干网络采用加权跨层特征金字塔网络和PANet的级联。
5.根据权利要求2所述的无人机航拍图像小目标检测方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种无人机航拍图像小目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的无人机航拍图像小目标检测方法，其特征在于，所述改进yolov5网络包括：骨干网络、颈部网络和检测网络；
3.根据权利要求2所述的无人机航拍图像小目标检测方法，其特征在于，所述骨干网络包括：5个cbs模块、4个c3模块和1个sppf模块。
4.根据权利要求2所述的无人机航拍图像小目标检测方法，其特征在于，所述颈部网络的主干网络采用加权跨层特征金字塔网络和panet的级联。
5.根据权利要求2所述的无人机航拍图像小目标检测方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴国辉，王一同，
申请(专利权)人：江西飞航通信设备有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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