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申请/专利权人：成都安则科技有限公司

摘要：本发明公开了一种动态目标智能瞄准方法，涉及无人机技术以及目标跟踪技术领域，通过改进的智能优化算法预先部署目标检测模型，相比于现有技术，能够更好地训练目标检测模型，从而能够使目标检测模型更加准确地检测到目标，并且提供了多无人机共同搜索以及瞄准跟随的算法，能够使多个无人机共同执行某一个搜索区域的搜索任务，从而有效地提高无人机的搜索效率以及动态瞄准的准确性。

主权项：1.一种动态目标智能瞄准方法，其特征在于，包括：在无人机上预先部署目标检测模型，并通过智能优化算法对目标检测模型进行预训练，得到具有目标检测能力的目标检测模型；确定目标搜索区域以及待执行目标瞄准任务的目标无人机，规划每个目标无人机在所述目标搜索区域中的搜索路径；以每个目标无人机的搜索路径为基础，在目标搜索区域中执行飞行任务，并通过目标无人机上搭载的具有目标检测能力的目标检测模型进行目标检测；当目标无人机检测到目标物体之后，采用目标跟随算法调整目标无人机的镜头对目标物体进行瞄准以及瞄准跟随，完成动态目标的智能瞄准；通过智能优化算法对目标检测模型进行预训练，得到具有目标检测能力的目标检测模型，包括：多次初始化目标检测模型的模型参数，以获取目标检测模型对应的多个参数编码；其中，每个参数编码均包括目标检测模型的所有待优化参数；获取每个参数编码对应的损失函数值，并根据所述损失函数值获取最优参数编码；根据所述损失函数值以及最优参数编码，采用自适应平衡搜索策略对所有参数编码进行一次搜索，得到一次搜索后的参数编码；此时，以一次搜索后的参数编码为基础，重新获取最优参数编码；根据所述最优参数编码，采用局部粗搜索策略对一次搜索后的参数编码进行二次搜索，得到二次搜索后的参数编码；此时，以二次搜索后的参数编码为基础，重新获取最优参数编码；采用局部精搜索策略对最优参数编码进行可控搜索，得到可控搜索后的最优参数编码；以二次搜索后的参数编码以及可控搜索后的最优参数编码组成的种群为基础，确定劣质参数编码；针对所述劣质参数编码，采用全局搜索策略以及贪心策略对劣质参数编码进行搜索，得到搜索之后的种群；判断当前搜索次数是否大于最大搜索次数，若是，则以搜索之后的种群为基础，重新确定最优参数编码，并将所述最优参数编码作为目标检测模型的最终模型参数，得到具有目标检测能力的目标检测模型，否则返回获取每个参数编码对应损失函数值的步骤。

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