基于YOLOv3的无人机识别与定位追踪

来源期刊：工程科学学报2020年第4期

论文作者：陶磊 洪韬 钞旭

文章页码：463 - 468

关键词：5G;目标检测;YOLOv3;PID;无人机追踪;

摘    要：近年来,无人机入侵的事件经常发生,无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜,在人群密集的地方容易引发安全事故,所以无人机监测是目前安防领域的研究热点.虽然目前有很多种无人机监测方案,但大多成本高昂,实施困难.在5G背景下,针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法,基于深度学习的算法进行无人机目标检测,进而识别无人机,并追踪定位无人机.该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机,YOLOv3算法是YOLO（You only look once,一次到位）系列的第三代版本,属于one-stage目标检测算法这一类,在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势.YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息.根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation,比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机,再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标,从而实现定位.本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集,并且使用label Img工具对图片中的无人机进行了标注,数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类.实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练,训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率,在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度,可实现实时追踪.