无人机航拍视频行人目标检测
时间: 2025-03-07 14:17:40 浏览: 46
### 关于无人机航拍视频中行人目标检测的技术
#### 小目标检测面临的挑战
随着无人机技术的发展,无人机航拍成为重要数据获取手段之一。然而,在无人机航拍场景下,图像中的目标通常较小且清晰度受多种因素影响,这给传统目标检测算法带来了巨大挑战[^1]。
#### 特定应用场景的方法探索
对于无人机航拍视频中的行人检测,研究人员已经提出了几种有效的解决方案:
- **多尺度特征融合网络**:为了应对小目标带来的困难,一些研究者设计了专门针对小物体的卷积神经网络架构。这类模型通过引入跨层连接机制以及采用不同感受野大小的感受器组合,增强了对微弱信号的学习能力,从而提高了识别精度。
- **时空上下文建模**:考虑到行人在连续帧之间存在一定的运动规律性和空间关联性,某些工作尝试利用RNN(循环神经元)、LSTM(长短时记忆单元)或者其他形式的时间序列分析工具来捕捉这种动态特性。这样做不仅有助于区分静止背景与移动前景对象之间的差异,而且还可以减少误报率并提升跟踪稳定性。
- **改进的传统计算机视觉策略**
- 类似于车辆检测的研究成果可以提供借鉴意义。例如,有学者采用了背景减除和背景配准相结合的方式处理动态变化复杂的环境条件下的车辆定位问题;还有团队借助中值滤波后的背景差分法实现了较为鲁棒的结果输出[^2]。尽管上述方法最初并非专门为行人而设,但在适当调整参数配置之后同样适用于此类任务。
#### 示例代码实现
下面给出一段简单的YOLOv5用于行人检测的例子:
```python
import torch
from pathlib import Path
# 加载预训练权重文件
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
def detect_pedestrians(video_path, output_dir='output'):
video_file = str(Path(video_path))
results = model(video_file)
# 过滤只保留类别为人形框选区域
pedestrian_detections = [
det for det in results.xyxy[0].cpu().numpy()
if int(det[-1]) == 0 # 假设COCO数据集标注的人类ID为0
]
save_frame_with_boxes(output_dir, pedestrian_detections)
if __name__ == "__main__":
input_video = './data/sample.mp4'
out_folder = './results/'
detect_pedestrians(input_video, out_folder)
```
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