一种基于RT-DETR和OpenCV无人机目标检测跟踪方法技术

本发明专利技术提出了一种基于RT‑DETR和OpenCV的无人机目标检测跟踪方法，属于目标检测领域。主要包括收集、预处理RGB和红外模态数据集，通过TIF算法进行图像融合，然后构建基于RT‑DETR模型的目标检测模型，并用融合后的数据集对模型进行训练，然后部署到应用环境中进行目标跟踪检测。同时，该方法还考虑了图像质量校正、去噪、对齐和图像增强，以及特征提取、模型轻量化和优化策略等因素。实验结果表明，该方法能有效检测和跟踪目标，对无人机实时环境的应用具有较高的实用性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于目标跟踪检测领域，更具体的说涉及一种基于rt-detr和opencv无人机目标检测跟踪方法。

技术介绍

1、随着科技的不断进步，无人机已经成为现代社会中不可或缺的一部分。无人机的广泛应用背景涵盖了多个领域，从军事到商业，从科学研究到日常生活，无不受益于其多功能性和便利性。

2、在军事领域，无人机已经成为战场上的重要利器。它们可以执行侦察、监视和打击任务，为作战指挥提供关键情报支持，同时又不暴露军人生命。此外，无人机还能够执行空中加油、电子干扰和情报收集等任务，提高了作战效能和安全性。在民用领域，无人机的应用也日益广泛。在抗灾救援中，无人机可以提供实时的灾情图像和数据，指导救援行动，减少人员伤亡和财产损失。

3、在农业领域，无人机可以用于农田监测、植保喷洒、播种和收割等任务，提高农业生产效率和质量。在物流行业，无人机可以用于快递送货、仓储管理和货物运输，缩短交付时间，降低成本。在科学研究领域，无人机可以用于气象观测、地质勘探、环境监测等任务，为科学家提供大范围、高分辨率的数据，推动科学研究的进展。p>

4、虽然，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于RT-DETR和OpenCV无人机目标检测跟踪方法，其特征在于：所述的方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于RT-DETR和OpenCV无人机目标检测跟踪方法，其特征在于：所述的数据预处理包括图像质量校正、去噪、对齐；进行图像增强操作，通过调整亮度、对比度操作增强图像特征和信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于RT-DETR和OpenCV无人机目标检测跟踪方法，其特征在于：所述的TIF算法包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的一种基于RT-DETR和OpenCV无人机目标检测跟踪方法，其特征在于：所述的搭建目标检测模型将具有特征提...

【技术特征摘要】

1.一种基于rt-detr和opencv无人机目标检测跟踪方法，其特征在于：所述的方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于rt-detr和opencv无人机目标检测跟踪方法，其特征在于：所述的数据预处理包括图像质量校正、去噪、对齐；进行图像增强操作，通过调整亮度、对比度操作增强图像特征和信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于rt-detr和opencv无人机目标检测跟踪方法，其特征在于：所述的tif算法包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的一种基于rt-detr和opencv无人机目标检测跟踪方法，其特征在于：所述的搭建目标检测模型将具有特征提取能力的ema注意力模块同backbone结合，提高模型特征提取的...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘明华，张宇琦，邵洪波，渠连恩，刘晓霞，李丹宁，王贺，
申请(专利权)人：青岛科技大学，
类型：发明
国别省市：