基于机器视觉的多旋翼无人机追踪方法研究

为了解决现阶段视频中物体检测方法对目标较小的多旋翼无人机识别能力差、检测不准确等问题,提出一种基于神经网络多层级特征识别及跟踪无人机的方法。该方法包含前向跨阶段连接和反向特征构建两部分:前向跨阶段连接将神经网络每一阶段的输出层输入到其余阶段的输入层,反向特征构建部分是把上采样得到特征图与前向传播得到的特征图进行相加进而得到新的不同比例的特征图。该方法有效的利用深层特征和浅层特征的信息,同时也产生不同比例的特征图。实验结果表明,提出的方法实现了视频中实时检测无人机的同时能够有效的检测出目标较小的无人机,并且在收集的固定多旋翼无人机数据集上达到了97.1%的准确率。