本文介绍了一种嵌入式系统 F-UAV-D（Fast Unmanned Aerial Vehicle Detector），利用动态视觉传感器（DVS）作为实时低功耗配置中 RGB 摄像头的替代品，通过利用 DVS 的高动态范围（HDR）和背景抑制，在亚优化的环境条件下检测快速移动的无人机的性能优于 RGB 输入。

Mar, 2024

文章研究了无人机导航中基于视觉的障碍物检测和跟踪问题，提出了一种实时的对象定位和跟踪策略，将对象检测和跟踪有效地集成到动态卡尔曼模型中，并使用卡尔曼滤波提供对象状态的粗略预测，而无需对其进行手动初始化，具有比同类技术更快的运行速度和竞争性的跟踪性能。

Mar, 2017

使用光学传感器进行无人机的检测、跟踪和距离估计，通过深度学习框架、目标检测模块、跟踪模块和深度估计模块实现全自主飞行和高级空中流动的无人机。

May, 2024

本论文介绍了用于检测和跟踪无人机或飞行器的技术，这些技术依赖于收集无人机的位置、速度和图像测量，然后使用它们进行检测和跟踪，同时介绍了混合检测技术。该论文是无人机检测过程中使用的各种方法的快速参考。

Jun, 2023

提出了一种基于回归的运动稳定方法，旨在检测被拍摄的机动飞行器在复杂背景中移动的情况，该方法在运动与外观两方面共同作用下可以对比先进技术更有效地运用时空图像块进行分类，并通过收集两个具有挑战性的数据集为飞行物体检测和视觉引导式避碰创建基准。

Nov, 2014

提出一种统一的流水线架构，用于 UAV 上的嵌入式系统的实时检测系统，可在自主勘测和活动报告等 UAV 应用中利用领域特定知识进行空中行人检测和活动识别。

May, 2023

本研究提出了一种适用于无人机热红外图片和视频的目标检测框架，基于 CNN 架构的 YOLO 模型，通过定量和定性评估深度学习模型，在人的交叉检测性能方面展示了 YOLOv7 模型在不同无人机观察角度下的应用。

Jan, 2024

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。

Jun, 2019

本文着重于构建一个针对复杂场景的无人机基准测试数据集，并对基准测试集中的物体检测、单目标跟踪和多目标跟踪进行了详细的定量分析，实验结果表明目前最先进的方法在这个数据集上的表现相对较差，给出了这一问题的多方面解决方案。

Mar, 2018

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