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摘要
随着民用无人机产业的发展，无人机已经成为了一项影响公共安全的重要问题。目前针对低空无人机的监视手段主要是采用雷达探测结合图像识别的方法。然而在图像检测识别中易受到与无人机同属“低、慢、小”目标的飞鸟的干扰，为了能够在对无人机基于可见光图像的检测中排除飞鸟目标的干扰，利用深度神经网络对可见光图像中无人机与飞鸟进行精确的检测与分类，在针对无人机的检测当中有效的排除飞鸟的干扰。本文首先系统阐释了目标检测技术的发展历程，讨论了各类基于深度学习网络目标检测算法的差异，对比了各类算法的优缺点。对可以用于无人机与飞鸟检测的图像数据集进行了整理与介绍，对相关研究已有成果进行了梳理；再从实际应用出发，对无人机与飞鸟检测当中可能会存在的问题做出梳理，对能解决相应检测问题的卷积神经网络相关的研究做出了阐述与分析。最后针对此研究后续可能的发展方向进行展望。
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