基于深度学习的反无人机目标检测项目

基于深度学习的反无人机目标检测项目摘要随着小型无人机技术的快速发展和普及，无人机“黑飞”事件频发，对公共安全、隐私保护和关键基础设施构成了严重威胁。反无人机目标检测系统作为防御体系的第一道关口，要求在复杂背景下实现高精度、高实时性的无人机识别与定位。本文提出一种基于改进YOLOv8的反无人机目标检测方法，通过构建多场景无人机数据集、设计轻量化注意力机制和优化损失函数，显著提升了模型在低空、遮挡、运动模糊等条件下的检测性能。项目给出了完整的代码实现、训练流程及实验结果，在自建测试集上mAP@0.5达到93.7%，检测速度达78 FPS，满足实时反制需求。关键词：反无人机；目标检测；YOLOv8；深度学习；实时检测1. 引言1.1 研究背景近年来，消费级无人机（如大疆、Parrot等）销量激增，广泛应用于航拍、物流、农业等领域。然而，无人机滥用也带来了严重的安全隐患：非法入侵机场净空区、干扰电力设施、侵犯个人隐私、甚至用于恐怖袭击等事件屡见不鲜。据民航局统计，2023年全国共报告无人机违规飞行事件超过2000起，严重威胁公共安全。因此，构建高效、智能的反无人机系统已成为安防领域的迫切需求。1.2 反无人机目标检测的挑战反无人机检测面临诸多技术难点：目标尺度小：无人机在远距离时在图像中仅占几十个像素，特征稀疏。