Veículo aéreo não tripulado leve ar-ar deteção de alvos é um modelo acesso livre trabalho por Qing Cheng, Yazhe Wang, Wenjian He e Yu Bai.

A rápida expansão da indústria dos drones conduziu a um aumento significativo do número de drones de baixa altitude, suscitando preocupações quanto às estratégias de prevenção de colisões e de contramedidas entre estes veículos aéreos não tripulados. Estes desafios realçam a necessidade urgente de uma deteção eficaz de alvos de drones ar-ar. Um modelo de deteção ideal deve oferecer elevada precisão, capacidades em tempo real e uma arquitetura de rede leve para equilibrar precisão e velocidade em dispositivos incorporados.

Para cumprir estes requisitos, os autores selecionaram um conjunto de dados com mais de 10 000 imagens de drones a operar a baixa altitude. Este conjunto de dados inclui fundos diversos e complexos, melhorando significativamente a capacidade de formação do modelo. Os autores aplicaram uma série de melhorias ao algoritmo YOLOv5 para conseguir uma deteção leve de objectos.

Foi introduzida uma nova rede de extração de caraterísticas, CF2-MC, para simplificar o processo de extração de caraterísticas, enquanto um módulo inovador, MG, na secção de fusão de caraterísticas, foi concebido para melhorar a precisão da deteção e reduzir a complexidade do modelo. Além disso, a função de perda CIoU original foi substituída pela função de perda EIoU para melhorar ainda mais a precisão do modelo.

Os resultados experimentais demonstraram uma melhor precisão na deteção de alvos de drones, alcançando valores de mAP de 95,4% no conjunto de dados UAVfly e 82,2% no conjunto de dados Det-Fly. Por fim, testes reais no Jetson TX2 revelaram que o modelo YOLOv5s-ngn alcançou uma velocidade média de inferência de 14,5 milissegundos por imagem.

Data de publicação- janeiro de 2024

O modelo ligeiro de deteção de alvos de veículos aéreos não tripulados ar-ar contém as seguintes secções principais

• Introdução
• Trabalhos relacionados
• Conjunto de dados UAVfly
• Métodos
• Resultados
• Discussão
• Disponibilidade dos dados

Imagem posterior - conjunto de dados UAVfly (Crédito da imagem posterior: Autores)