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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开了一种用于无人机的微小移动目标快速检测方法，首先构建无人机视角下的地面微小移动目标检测数据集，划分为训练集、测试集和验证集，并使用标记工具进行标注，然后构建改进的YOLOv8模型，输入训练集数据，使用Focal‑EIoULoss网络损失函数训练网络，并用验证集数据计算模型的召回率R、精度P和平均精度mAP50，最后实时输入测试集数据，计算输出目标检测结果。本发明的方法专注于场景中的微小目标，有效降低YOLOv8模型算法在微小目标检测方面的漏检率高，从而提升了无人机监测的弱小目标检测精确度，适应变化场景无人机视角下进行弱小移动车辆高准确率检测，且检测速率可达100FPS以上。
主权项：1.一种用于无人机的微小移动目标快速检测方法，具体步骤如下：S1、构建无人机视角下的地面微小移动目标检测数据集，划分为训练集、测试集和验证集，并使用标记工具软件进行标注；S2、构建改进的YOLOv8模型；S3、基于步骤S2得到的改进的YOLOv8模型，输入训练集数据，使用Focal-EIoULoss网络损失函数训练网络，并用验证集数据计算模型的召回率R、精度P和平均精度mAP50；S4、实时输入测试集数据到步骤S3训练好的改进YOLOv8模型网络，计算输出目标检测结果，包括：目标类型、检测框位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种用于无人机的微小移动目标快速检测方法
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