低空无人机探测增强数据集研究（英文）

作者：王志; 胡威; 王尔申^*; 宏晨; 徐嵩; 刘梅芷

来源：Transactions of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics, 2021, 38(06): 914-926.

DOI：10.16356/j.1005-1120.2021.06.002

• 无人机
• 无人机数据集
• 目标探测
• 深度学习

近年来,与无人机有关的事故显著增加,使得对反无人机系统研究有着迫切的需求。在对低空无人机探测的方法中深度学习算法应用具有较大潜力,但目前缺乏高质量的低空无人机探测数据集。本文研究建立了一种包含无人机和其他干扰目标的综合增强高质量数据集。通过实际场景拍摄、网络爬虫和数据增强方法获得大量高清无人机图像。并且,为解决复杂场景和远距离的低空无人机探测以及干扰目标所造成的较高误检率和漏检率问题,在数据集中增加了具有干扰特征的目标。最后,通过4种主流深度学习模型对所建立的数据集进行训练、验证和测试。结果表明,建立的高质量数据集可显著提高无人机探测的准确率。该研究为反无人机系统研究以及无人机探测模型优化提供了一定的验证数据集。

• 单位
  电子信息工程学院; 沈阳航空航天大学; 中国民航管理干部学院