【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度学习，具体来说，涉及一种基于无人机的目标识别追踪系统。
技术介绍
1、目标识别是一项利用计算机技术模拟人类视觉功能的关键任务，旨在赋予计算机从一幅或多幅图像、视频中感知、识别和理解周围环境的能力。其研究重点包括对客观世界的三维环境进行全面的感知与理解。作为计算机视觉技术的一个重要分支，目标识别不仅仅是对视场内的物体(如人、交通工具等)进行检测和分类，还涵盖了对其行为的分析和理解。目标识别过程通常分为几个步骤：首先通过目标检测技术在图像中定位目标，然后进行具体的识别，即判定目标的类别、身份等信息，最后结合目标的运动、位置等特征，分析其行为或状态。然而传统的目标识别、跟踪算法，深度学习方法，对目标特征的表达能力不足，速度较慢且精度不高。
2、针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、针对相关技术中的问题，本专利技术提出一种基于无人机的目标识别追踪系统，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
2、为此，本专利技术采用的具体技
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于无人机的目标识别追踪系统，其特征在于，该基于无人机的目标识别追踪系统包括：数据处理与扩充模块、目标检测与追踪算法模块、视觉定位与控制模块、信息采样与图像处理模块、智能分析与数据管理模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机的目标识别追踪系统，其特征在于，所述将无人机拍摄的图像进行标准化处理，并对原始数据进行数据扩充和规范化处理包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于无人机的目标识别追踪系统，其特征在于，所述基于轻量级神经网络模型，引入大卷积核注意力机制，并使用边框回归损失函数进行目标检测与追踪包括：
4.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种基于无人机的目标识别追踪系统，其特征在于，该基于无人机的目标识别追踪系统包括：数据处理与扩充模块、目标检测与追踪算法模块、视觉定位与控制模块、信息采样与图像处理模块、智能分析与数据管理模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机的目标识别追踪系统，其特征在于，所述将无人机拍摄的图像进行标准化处理，并对原始数据进行数据扩充和规范化处理包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于无人机的目标识别追踪系统，其特征在于，所述基于轻量级神经网络模型，引入大卷积核注意力机制，并使用边框回归损失函数进行目标检测与追踪包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于无人机的目标识别追踪系统，其特征在于，所述利用单目视觉定位算法和pid闭环控制技术，实现无人机的实时定位和稳定飞行包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于无人机的目标识别追踪系统，其特征在于，所述采用tld算法进行目标的长时间跟踪，确保目标在动态...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕斌，张峻，彭钰晴，张紫豪，吴建清，田源，杜聪，
申请(专利权)人：兰州交通大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。