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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于AO‑YOLOv8的雾天无人机检测系统。具体来说，针对去雾模块AOD‑Net提出一种改进的K估计模块，以有效去除雾气并突出无人机目标特征。同时结合目标检测算法YOLOv8，将去雾和目标检测相结合以提升无人机小目标的检测精度。为了优化性能和资源使用效率，去雾模块和目标检测模块被设计为端到端联合推理。通过在雾气天气条件下捕捉并标注无人机图像，并且对正常天气条件下的无人机图像进行雾气合成，构建了名为GUET‑UAV‑FOG的数据集，用以评估所提网络的性能。实验结果表明，该方法在实际应用中达到了较好的去雾目标检测效果。
主权项：1.一种基于AO-YOLOv8的雾天无人机检测系统，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：拍摄正常天气条件下的无人机数据集以及拍摄有雾天气条件下的无人机数据集，对视频进行取帧处理。S2：制作合成雾气数据集，利用Monodepth2自监督单目深度估计模型对正常天气条件下拍摄的无人机数据集进行深度图估计，然后应用大气散射物理模型结合深度图和原始图像进行加雾处理，得到仿真雾气无人机数据集，将仿真雾气无人机数据集和真实条件下的雾气无人机数据集相结合，最后对所有目标图像标注标签，得到用于训练目标检测网络的雾气无人机数据集。S3：对去雾网络进行改进，将AOD-Net去雾网络中K估计模块的普通卷积层替换为RFAConv，利用NYU2合成雾气数据集对改进后的去雾网络进行训练。S4：用雾气无人机数据集训练YOLOv8n目标检测模型。S5：将改进后的去雾网络和目标检测网络在测试集上进行联合推理：去雾网络对原始有雾图片进行去雾处理后将图像送入目标检测网络中去，YOLOv8识别目标得到无人机的检测框信息，最后得到准确的检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于AO-YOLOv8的雾天无人机检测系统
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