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低空空域无人机实时智能检测系统设计与研究: 收藏
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引用; 《安徽职业技术学院学报》2024年第2期23卷 26-30,47页; 作者：李文明刘小虎黄章进安徽警官职业学院警察系安徽合肥230031 中国科学技术大学计算机学院安徽合肥230026; 针对低空空域无人机检测的识别率低、反应速度慢等问题,本文设计并试验了一套低空空域无人机实时智能检测系统,包括监控数据采集、视频数据处理、无人机数据集、预训练模型、迁移学习训练、训练结果分析、系统集成展示的完整流程,分析...; 针对低空空域无人机检测的识别率低、反应速度慢等问题,本文设计并试验了一套低空空域无人机实时智能检测系统,包括监控数据采集、视频数据处理、无人机数据集、预训练模型、迁移学习训练、训练结果分析、系统集成展示的完整流程,分析并确定了无人机检测场景的关键性能指标,对基于YOLOv5的模型参数量进行了估算,并在实际场景下的3D地图中展现了无人机检测和路径跟踪的过程。实验数据表明,在指定最低召回率为90%的条件下,置信度为53%,对应的精确率为96%,同时系统在校内测试环境下集成运行正常,满足低空空域无人机实时智能检测场景的要求。; 来源：详细信息评论

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