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DroBoost: 一种智能评分和模型增强方法用于无人机检测
无人机检测是一项具有挑战性的物体检测任务，其可见性条件和图像质量可能不利，由于复杂背景、小的可见物体和难以区分的物体而使检测变得困难。该研究提出了一种基于 YOLOv5 的无人机检测方法，利用实际和合成数据以及基于卡尔曼滤波的追踪器跟踪检测
PDF6 days ago
低信噪比环境下稳健低成本的无人机检测与分类
本研究提供了用于模型开发的公开数据集，并对低信噪比条件下的卷积神经网络进行了无人机检测的比较分析，同时部署和现场评估了一个实用、低成本的无人机检测系统。
PDF10 days ago
无人机类型集：用于无人机检测和追踪的无人机类型检测基准
通过开发人工智能技术，本研究提供了一个包含不同类型未经授权的无人机数据集，用于比较各种被识别的目标检测模型，并提供了实验结果和方法描述。
PDF2 months ago
MMAUD：现代小型无人机威胁的综合多模态反无人机数据集
MMAUD 是一个多模态反无人机数据集，用于无人机检测、无人机类型分类和轨迹估计，提供多种感知输入和准确的基准数据，对于开发准确和高效的解决方案具有重要价值。
PDF5 months ago
面向高性能目标检测的研究：基于 ViT 和基于 CNN 的深度学习模型的无人机检测的洞察
使用无人机数据集以及卷积神经网络（CNN）和视觉变换器（ViT）模型，本文重新评估了准确的无人机检测任务，表明基本的 ViT 模型在单一无人机检测方面的性能比最佳 CNN 迁移学习模型提升了 4.6 倍，并且通过多无人机检测实现了令人印象深
PDFa year ago
使用深度网络进行无人机检测
本文通过卷积神经网络的端到端目标检测模型，并提出一种通过人为合成数据解决训练数据稀少问题的算法，可以高精度高召回率地解决视频序列中无人机检测问题。
PDF7 years ago