CVPRJun, 2019

基于深度学习的无人机应急响应航空影像分类

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TL;DR本篇论文研究了利用无人机进行应急响应和灾害管理的自动化航空场景分类，提出了一个用于紧急响应的航空图像数据库（AIDER），并进行了现有方法的比较分析。通过该分析，开发出了一个轻量级的卷积神经网络（CNN）架构，能够在嵌入式平台上高效运行，在需要的时候能够在灾难性事件中提供即时帮助。
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发现论文，激发创造
  • 利用无人机与深度学习进行灾害监测

    利用装备相机传感器的无人机进行灾害监测，并结合深度学习技术可以高准确性地识别灾害，544 幅图像实验结果表明，该技术有望成为高效的灾害预测方法。

    Jul, 2018

  • 无人机和神经网络用于搜救任务

    通过使用人工神经网络和监督学习的数据集，本论文提出了一种在无人机拍摄的航拍图像中检测感兴趣对象（包括汽车、人类和火灾）的方法，并结合经典图像处理技术和预训练的神经网络实现了数据集的辅助标注和数据扩增。最后，评估了不同神经网络的性能。

    Oct, 2023

  • 基于视觉的复杂背景和雨天下的无人机检测

    本文研究了计算机视觉和深度学习技术在无人机检测方面的表现，探究了在复杂背景、不同大小、复杂天气等挑战条件下使用一阶段探测器和二阶段探测器进行 UAV 检测的性能，并对两个数据集进行了评估，研究结果为发展更为强大的 UAV 检测方法提供了借鉴。

    May, 2023

  • 无人机 4 好：通过远程感知和人工智能支持灾害救援

    通过无人机数据与深度学习方法的结合，实现自动化和大规模的情况评估，同时证明了无人机的自主投送能够集成机载图像处理技术，提高运载救援物资的安全性。

    Aug, 2023

  • 协同无人机和卷积网络实现高效实时图像识别

    在本文中，我们提出了一种旨在将推理请求分配到资源受限的 UAV 群体的策略，该策略可在无人机上对捕获的图像进行分类，并找到最小的决策延迟，其模型被制定为一个最小化获取图像与做出最终决策之间延迟的优化问题，我们提出了一种名为 DistInference 的在线启发式解决方案，以找到最佳延迟的分层策略，可以用于不同的低决策延迟应用程序以及所有 CNN 类型。

    Jul, 2021

  • 无人机网络中用于多类分类的增强入侵检测系统

    本研究提出了一种新的用于无人机网络的入侵检测系统，采用二元元组表示来编码类别标签，结合基于深度学习的方法进行分类，通过捕捉复杂的类别关系和时序网络模式来增强入侵检测能力，并通过对不同无人机共同特征的交叉相关研究来排除可能误导入侵检测分类的相关特征。使用 UAV-IDS-2020 数据集进行了完整的实验研究，并使用不同的评估指标评估了所提出的入侵检测系统的性能，实验结果显示了所提出的多类别分类器模型的 95% 准确率。

    Jun, 2024

  • 面向资源受限的无人机监控系统的分布式 CNN 推断：设计与优化

    本文提出了一种深度神经网络在无人机上的分布式方法，以实现资源受限设备中的数据分类，同时考虑无人机的移动模型和资源约束。模拟表明，所提出的优化方案优于现有的启发式方法和基于服务器的解决方案。

    May, 2021

  • 前、主动、和后火灾管理中人工智能驱动的无人机系统的综合调查

    利用人工智能 (Artificial Intelligence) 和无人机 (Unmanned Aerial Vehicles) 技术，系统地综述了野火管理领域的最新技术，并重点讨论了无人机在火前、火中和火后阶段对野火的监测、管理和预测的作用。

    Jan, 2024

  • 基于深度学习的海上无人机影像目标检测：综述与实验比较

    利用海洋无人机进行目标检测的深度学习技术在海洋工程和海洋行业的应用越来越重要。本文综述了海洋无人机目标检测面临的挑战、相关方法以及无人机航拍数据集，并提出了一个名为 MS2ship 的海洋无人机航拍数据集用于船只检测。通过一系列实验评估和鲁棒性分析，论文展示了这些目标检测方法在海洋数据集上的性能，并对未来的海洋无人机目标检测工作进行了讨论和展望。

    Nov, 2023

  • 利用深度学习解决极度不均衡数据集的最佳实践：无人机图像中的哺乳动物检测

    本文提出了使用无人机和深度学习算法进行大规模野生动物普查，并通过优化卷积神经网络的训练方法和评估协议，将假阳性率降低一个数量级，大大提高了数据筛选和自动检测的效率。

    Jun, 2018