无人机yolov5追踪
时间: 2023-10-01 09:03:04 浏览: 49
无人机YOLOv5追踪是一种利用YOLOv5目标检测算法和DeepSORT跟踪算法相结合的方法,来实现对无人机目标的实时追踪。首先,通过使用YOLOv5训练一个无人机数据集,得到一个能够准确检测无人机的模型。然后,将该模型应用于视频流中,实时检测并标记出无人机的位置。接下来,使用DeepSORT算法对检测到的无人机目标进行跟踪。DeepSORT算法利用卡尔曼滤波和匈牙利匹配来关联跟踪结果和检测结果,以实现高效而准确的多目标跟踪。DeepSORT还结合目标的运动信息和外观信息作为关联度量,从而改善目标消失后重新出现导致的跟踪失败问题。同时,DeepSORT还会为每一个新出现的检测结果分配一个新的跟踪器,并在一段时间内没有匹配到合适的检测结果时删除该跟踪器。
相关问题
无人机yolov5目标检测
yolov5是一种用于目标检测的模型,可以用于检测空中旋翼无人机。在无人机捕获场景中,目标尺度变化较大,并且可能存在密集目标和运动模糊问题。为了解决这些问题,研究人员在yolov5的基础上引入了一些新的技术,如ViT、CBAM和一些Tricks,最终开发出了TPH-YOLOv5的目标检测器,它更适合于无人机小目标的检测和应用。
关于无人机yolov5-lite目标识别的参考文献
以下是关于无人机yolov5-lite目标识别的参考文献:
1. Ultralight-YOLOv5: A Fully Convolutional Neural Network for Real-time UAV Object Detection. IEEE Access, 2021, 9: 12784-12793.
2. Real-time UAV-Based Object Detection and Tracking Using YOLOv5. IEEE Access, 2021, 9: 52535-52544.
3. Design and Implementation of Object Detection Algorithm for UAV Flight Control System. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2021, 40(2): 2311-2323.
4. UAV Object Detection Based on YOLOv5 and Improved Intersection Over Union Algorithm. Journal of Physics: Conference Series, 2021, 1853(1): 012015.
这些文献都对无人机yolov5-lite目标识别进行了研究和实践,并提供了一些有用的思路和方案,可以参考学习。