优化无人机影像小目标检测算法YOLOv5.pdf

随着无人机相关技术的快速发展，无人机在农业、电网和城市巡检等领域得到了广泛应用。然而，在无人机航拍影像中，由于拍摄高度较高，图像中尺度较小的感兴趣目标（如行人、自行车等）受环境干扰影响，常规目标检测算法难以准确检测。针对这一问题，本文改进了YOLOv5算法，在无人机航拍图像中提升了对小目标的检测能力。我们使用卷积神经网络（CNN）作为基础算法，通过优化算法参数和增加样本数量，改善了无人机影像小目标检测的准确性和鲁棒性。本研究对改进无人机影像小目标检测算法具有重要意义，可为无人机在各个领域的应用提供更可靠的数据支持。