基于YOLOv3的無人機識別與定位追蹤

陶 磊，洪 韜，鈔 旭

北京航空航天大學電子信息工程學院，北京 100191

近年來，越來越多的無人機出現在我們的生活中. 無人機數量的激增，使得無人機市場前景開闊，但是也給城市安保帶來了更大的挑戰[1]. 出于對公眾安全的考慮，各地政府在機場、會議場所等區域，禁止未經許可的無人機飛行. 因此，在特定區域對無人機進行監測是安防的迫切需求.

由于無人機具有體積較小、雷達截面小、低速的特點，利用傳統的雷達設備很難探測或者是識別無人機[2]. 在城市環境中，聲音較為嘈雜，無人機更可穿梭于高樓之間，利用聲傳感器也很難探測到無人機. 所以目前迫切需要建立一套對指定區域進行無人機實時監測、精準識別的監控系統[3?8].

在5G、物聯網即將到來的時代，城市區域的監控系統已經日趨完善. 5G網絡低延時、網速快的特點，讓實時共享監控視頻不再成為難點. 利用城市監控攝像頭網絡組成的監控系統，實時對指定區域進行無人機監測、識別和預警是一種解決無人機監管問題的有效方法[9?10]. 此方法的關鍵在于對監控攝像頭傳輸回來的視頻進行實時有效的處理，從視頻中檢測是否存在無人機，以便對其進行跟蹤與定位.

目標檢測是目前計算機視覺領域的一個重要的研究方向. 近幾年深度學習的快速發展，以及計算機計算能力的大幅提升，圖像目標識別與分類在準確度和速度上都有了極大的提升. 目標檢測領域的深度學習……