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摘要
为了提升无人机检测的精准度与工作效率，设计了一种以YOLOV4算法优化为基础的低空环境下的无人机检测与跟踪方法。此方法的最大特点是有效结合了卷积神经网络(CNN)的检测方法与追踪算法，实现了对无人机的动态化检测，针对性地优化改进了传统的YOLO网络结构，建立了检测与追踪模型，在自建数据集上进行对比实验。结果表明，创建的模型能辅助降低小目标的漏检概率，在确保检测与追踪实时性的基础上使检测精度增加到77.3%,确保了低空无人机追踪过程的相对稳定性。
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单位荆楚理工学院
