【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视觉检测，特别涉及一种基于无人机的多行人目标检测方法。
技术介绍
1、在智能交通系统中，行人检测是提高交通通行效率的重要一环。随着无人机技术的发展，利用无人机搭载先进的传感器和计算机视觉技术进行行人检测，成为近年来的研究热点。无人机由于具有较强的灵活性和高空视角，能够获取传统地面监控设备无法捕捉的行人动态信息，进而为交通管理部门提供更加全面的数据支持。然而，在实际应用中，利用无人机平台进行行人检测依然面临诸多挑战和技术难题。
2、首先，无人机在高空拍摄时，受限于其体积小、稳定性差等特点，所拍摄的图像往往会受到外界环境的干扰，导致图像质量不稳定。这种不稳定性包括但不限于由于风速变化、飞行高度不同以及摄像头角度的调整等原因，图像出现模糊、抖动或部分区域失焦，从而影响计算机视觉算法对行人目标的准确识别。在智能交通系统中，实时性要求较高，若图像处理存在较大的延迟，可能会影响到交通管理部门对实时交通状况的应对措施，甚至增加交通事故发生的风险。
3、其次，由于无人机的拍摄角度和高度较高，行人往往处于不同的视野位...
【技术保护点】
1.一种基于无人机的多行人目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于无人机的多行人目标检测方法，其特征在于，所述特征增强模块包括：
3.如权利要求1所述的基于无人机的多行人目标检测方法，其特征在于，所述通道重加权模块通过以下步骤实现：
4.如权利要求1所述的基于无人机的多行人目标检测方法，其特征在于，所述空间上下文感知模块通过以下公式计算特征图中像素点的增强特征：
5.如权利要求1所述的基于无人机的多行人目标检测方法，其特征在于，所述位置损失通过预测框与真实框的左上角及右下角坐标的均方误差计算：
6.如...
【技术特征摘要】
1.一种基于无人机的多行人目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于无人机的多行人目标检测方法，其特征在于，所述特征增强模块包括：
3.如权利要求1所述的基于无人机的多行人目标检测方法，其特征在于，所述通道重加权模块通过以下步骤实现：
4.如权利要求1所述的基于无人机的多行人目标检测方法，其特征在于，所述空间上下文感知模块通过以下公式计算特征图中像素点的增强特征：
5.如权利要求1所述的基于无人机的多行人目标检测方法，其特征在于，所述位置损失通过预测框与真实框的左上角及右下角坐标的均方误差计算：
6.如权利要求1所述的基于无人机的多行人目标检测方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：王玉成，刘树生，赵娜娜，黄烨鑫，李芬，叶晓东，
申请(专利权)人：中国科学院合肥物质科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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