科技计划：
成果形式：新装备
合作方式：
参与活动：
专利情况：
未申请专利
成果简介
综合介绍
随着人工智能和机器视觉技术的快速发展，无人机智能巡检系统逐步应用于智慧园林、城市治 理、应急救援、工业生产场景，为各类垂直行业智慧化发展深度赋能。无人机巡检场景存在高度动态 性、目标微小性、干扰多样复杂性，对于机器视觉检测提出了严峻挑战。本团队面向多元巡检任务，立 足于类脑智能的组合复用机制思想，研制了多元智能巡检任务系统，包括异物检测、树木盘点、农田检
测、火灾检测等，荣获2021年度中国通信学会技术发明二等奖。
创新要点
(1)针对无人机遥感图像的光照变化、复杂背景、目标尺度差异等问题，提出了两种语义分割算 法， 一是基于色彩增强的改进 UNet 枯草检测算法，二是基于边缘特征加权的改进 DeepLabV3+ 图 像分割算法，以提高检测算法在复杂环境下目标分割精准性。
(2)针对无人机航拍场景中目标微小多样、大小共存等问题，提出了四种航拍小目标检测算法， 一 是提出基于自适应图像去雾的 YOLOv5 航拍目标检测算法，二是提出基于自适应尺度调整和通道注 意力 FCOS 森林火灾检测算法，三是提出基于锚框最优聚类的场景驱动型YOLOv5 目标识别算法， 四是基于无人机运动状态的DeepSort 目标统计算法，从而加强了对航拍小目标的特征提取能力，提 高了对于小目标的识别准确度。
技术指标
可应用于智慧园林、城市治理、应急救援、工业生产等场景，具有广泛的市场前景。
其他说明
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黄磊与江苏省生产力促进中心创新平台管理与服务处对接成功
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