【技术实现步骤摘要】
本专利技术公开了一种基于卷积神经网络和因果注意力机制的无人机探测方法，实现了高鲁棒性、高抗噪能力、低硬件要求、低计算复杂度的无人机探测效果。
技术介绍
1、无人化应用是我国未来工业生产、日常生活的核心发展方向之一。随着无人机技术的不断发展，无人机技术已经成为勘察与探测领域的重要工具之一。无人机可以快速、灵活地获取空中视角下的地面信息，为各类勘察与探测任务提供了全新的解决方案。特别是在地质勘探、农业监测、环境监测、灾害救援、农业植保等领域，无人机的应用已经成为不可或缺的一部分。传统的无人机会搭载各种传感器和摄像头，如红外线摄像头、高清相机、热成像仪等，用于获取地面的图像和数据。这些传感器可以捕获地面的各种信息，包括视觉信息、温度信息等。但是，红外、热成像等传感器成本高昂，体积大重量大，极大地影响了无人机的续航能力，增加了推广应用的成本。
2、机器学习技术的出现为计算机视觉在探测方法上的提升提供了新的技术发展方向。结合机器学习技术的无人机可以只装载成本较低的视觉传感器和普通处理芯片，让无人机的应用得到进一步发展。早期，基于视觉的...
【技术保护点】
1.一种基于卷积神经网络模型和因果效应传递机制的无人机探测方法，其特征在于该方法的步骤包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络模型和因果效应传递机制的无人机探测方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络模型和因果效应传递机制的无人机探测方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种基于卷积神经网络模型和因果效应传递机制的无人机探测方法，其特征在于：
5.根据权利要求3或4所述的一种基于卷积神经网络模型和因果效应传递机制的无人机探测方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的...
【技术特征摘要】
1.一种基于卷积神经网络模型和因果效应传递机制的无人机探测方法，其特征在于该方法的步骤包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络模型和因果效应传递机制的无人机探测方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络模型和因果效应传递机制的无人机探测方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种基于卷积神经网络模型和因果效应传递机制的无人机探测方法，其特征在于：
5.根据权利要求3或4所述的一种基于卷积神经网络模型和因果效应传递机制的无人机探测方法，其特征在于：
...【专利技术属性】
技术研发人员：王雪飞，成雨蓉，钟明军，袁野，王国仁，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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