【技术实现步骤摘要】
本申请涉及机器学习领域，具体涉及一种基于尺度自适应识别的无人机目标检测方法、设备及介质。
技术介绍
1、无人机目标检测技术在近年来得到了广泛的应用和发展。已经成为交通监控、电力巡检、农业监测、灾害救援等多个领域不可或缺的重要工具。比如，交通监控中，无人机能够高效监测交通流量、识别违规行为，提高道路安全管理水平。电力巡检中，无人机可以快速检测电线断裂、设备故障等问题，确保电力系统的稳定运行。农业监测中，无人机能够实时获取农田信息，帮助农民精准施肥、灌溉，提高农业生产效率。在灾害救援中，无人机能够迅速进入灾区，提供现场信息，为救援人员提供有力支持。这些应用展示了无人机目标检测技术在各个领域中的巨大潜力和价值。
2、无人机目标检测技术具有相应的优点。首先，无人机能够在短时间内对目标区域进行大范围扫描，快速获取目标信息，显著提高检测效率。其次，无人机目标检测具有高度的安全性。在复杂、危险或人类难以进入的环境中，无人机能够代替人工进行目标检测，有效避免人员伤亡和财产损失。此外，无人机目标检测还具有灵活性和数据丰富性的优点。无人机不受地形、地貌等条件的限制，可以在空中自由飞行，灵活调整检测角度和高度，适应各种复杂场景。同时，无人机能够获取高分辨率的图像和视频数据，为目标检测提供更丰富的信息，有助于提高检测的准确性和可靠性。
3、尽管无人机目标检测技术具有广泛的应用和优点，但它也存在一些缺点。首先，数据获取是无人机目标检测面临的一大挑战。在无人机巡检场景下，场景的复杂性和多变性给数据采集和标注带来了很大的挑战。其次，目
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本申请提出了一种基于尺度自适应识别的无人机目标检测方法，包括：
2、基于无人机进行数据采集，得到目标场景对应的视频数据；
3、基于所述视频数据进行解析，得到连续序列的图像数据，并对所述图像数据进行标注，生成训练数据集；
4、针对所述训练数据集中的所述图像数据，进行数据增强；
5、通过数据增强后的训练数据集，对卷积神经网络进行训练，并通过训练好的卷积神经网络进行目标检测；
6、其中，所述卷积神经网络包括特征提取融合部分、目标检测部分；所述特征提取融合部分包括多个不同尺度的卷积核，所述目标检测部分包括多个并行的检测头，各检测头分别独立接收不同的特征组合，所述特征组合由多个不同尺度的卷积核的输出融合得到。
7、另一方面，本申请实施例还提供了一种基于尺度自适应识别的无人机目标检测设备，包括：
8、至少一个处理器；以及，
9、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
10、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如：上述示例所述的基于尺度自适应识别的无人机目标检测方法。
11、另一方面，本申请实施例还提供了一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：上述示例所述的基于尺度自适应识别的无人机目标检测方法。
12、通过本申请提出基于尺度自适应识别的无人机目标检测方法能够带来如下有益效果：
13、在特征提取与融合部分，以图像作为输入，随后利用特征提取融合部分进行特征提取。采用多尺度卷积策略，具体涵盖多种不同尺寸的卷积操作，将不同尺度的特征图通过进行特征融合，得到特征组合。
14、在目标检测部分，使用并行工作的多个检测头，检测头与特征提取部分紧密相连，负责将提取的特征转化为具体的预测信息。每个检测头模块独立接收来自特征提取部分的特定层级特征，并据此执行目标检测任务。
15、检测完成后，各模块会输出包含目标类别及精确坐标位置的信息，最终汇总形成完整的目标检测结果，从而克服无人机目标检测尺度不均衡的局限性，以提高无人机目标检测的准确性和鲁棒性，提高目标检测准确度。
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1.一种基于尺度自适应识别的无人机目标检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对所述训练数据集中的所述图像数据，进行数据增强，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取融合部分包括多个不同尺度的卷积核，所述卷积核按照尺度从小大大依次为：第一卷积核、第二卷积核、第三卷积核；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过训练好的卷积神经网络进行目标检测，具体包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一卷积核、所述第二卷积核、所述第三卷积核的尺度依次为：1×1、3×3、5×5；
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过训练好的卷积神经网络进行目标检测，具体包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在剩余的目标检测结果中，将与当前选择的该目标检测结果之间重叠度高于预设阈值的目标检测结果删除之前，所述方法还包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过训练好的卷积神经网络进行目标检测之后，所述方法还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于尺度自适应识别的无人机目标检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对所述训练数据集中的所述图像数据，进行数据增强，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取融合部分包括多个不同尺度的卷积核，所述卷积核按照尺度从小大大依次为：第一卷积核、第二卷积核、第三卷积核；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过训练好的卷积神经网络进行目标检测，具体包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一卷积核、所述第二卷积核、所述第三卷积核的尺度依次为：1×1、3×3、5×5；
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐同明，刘盱衡，李伯钊，李朋湃，林永文，于兆洋，韦成龙，张旭，
申请(专利权)人：浪潮通用软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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