基于改进YOLOv7的低空小型无人机识别算法研究

摘要

无人机已在现代社会各行业中得到广泛应用，但如果缺少监管方法，那可能会导致社会治安问题，例如失控、故障的无人机可能对地面人员的财产和生命安全造成威胁，带有摄像头等传感器的无人机会对他人的隐私安全造成威胁，为解决这一问题，提出一种基于YOLOv7的改进的无人机目标识别模型YOLOv7re，在原始YOLOv7模型中引入SEAttention模块，提高网络对于重要特征的感知力；添加BiFPN特征融合金字塔，提升模型对于不同尺度目标的检测性能；用Focal损失函数替换原本损失函数，解决正负样本之间不平衡的问题。对比训练结果显示，改进后的YOLOv7re相较于传统YOLOv7在平均精确度提高了约2.8%，精确度提高了2.1%，召回率提高了1.3%，对在低空复杂背景下小型无人机的检测能力有所提高，可以有效提高对低空无人机的监管能力。

关键词

无人机 / 视觉检测 / YOLOv7