江波，屈若锟，李彦冬，李诚龙

中国民用航空飞行学院，广汉 618307

无人机具有成本低、灵活性高、操作简单、体积小等优点，可以弥补卫星和载人航空遥感技术的不足，催生了更加多元化的应用场景。无人机影像的智能化分析处理不仅可以快速高效地提取地物信息，还能拓展无人机的场景理解能力。目标检测技术能够自动化识别和定位图像中目标，这种技术可以增强弱人机交互下无人机的感知功能[1]，为其自主探测和飞行提供基础的技术支持。

无人机航拍由于成像视角不同于自然场景图像，一般有以下特点：

1) 背景复杂。无人机的拍摄视角和更大的幅宽可以获取到更丰富的地物信息，但这种无法突显目标的拍摄方式也给检测任务带来了噪声干扰。同时，由于无人机的飞行高度相对较低，空域环境较为复杂，因此遮挡现象在无人机航拍影像中较为常见，导致无人机对目标的观测往往具有不连续性和不完整性。

2) 小目标。无人机图像中的目标尺度变化大，且小目标的比例远高于自然场景图像。

3) 大视场。大幅宽下的影像往往包含着稀疏不均的目标分布，搜索目标需要花费更高的成本。

4) 旋转。目标的朝向是任意的，同一类别目标的朝向角度也不相同。

目前的目标检测任务主要面向自然场景图像，在相应的应用问题，如人脸识别、行人检测等领域已经相对成熟[2]。但由于成像视角不同且缺乏有效样本的训练，直接将现有算法应用于无人机领域效果较差。……