面向无人机平台的轻量化目标检测网络

黄丹丹; 高晗; 刘智; 于林韬; 王惠绩

doi:10.37188/OPE.20233120.3021

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面向无人机平台的轻量化目标检测网络

信息科学 | 更新时间：2026-03-25

- 面向无人机平台的轻量化目标检测网络
- Lightweight target detection network for UAV platforms
- 光学精密工程 2023年31卷第20期页码：3021-3033
- 作者机构：
  
  1.长春理工大学电子信息工程学院，吉林长春 130022
  2.长春理工大学空间光电技术国家地方联合工程研究中心，吉林长春 130022
- 作者简介：
  
  [ "黄丹丹（1984-），女，吉林长春人，博士，讲师，硕士研究生导师，2007年于长春理工大学获得学士学位，2009年于东北大学获得硕士学位，2016年于大连理工大学获得博士学位，主要从事计算机视觉、模式识别、机器学习等方面的研究。E-mail： hdd@cust.edu.cn" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(62127813);吉林省科技厅重点研发项目资助(20230201071GX)
- DOI：10.37188/OPE.20233120.3021
  中图分类号： TP394.1;TH691.9
- 收稿：2023-04-24，
  
  修回：2023-05-29，
  
  纸质出版：2023-10-25
- 稿件说明：
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黄丹丹,高晗,刘智等.面向无人机平台的轻量化目标检测网络[J].光学精密工程,2023,31(20):3021-3033.

HUANG Dandan,GAO Han,LIU Zhi,et al.Lightweight target detection network for UAV platforms[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(20):3021-3033.
黄丹丹,高晗,刘智等.面向无人机平台的轻量化目标检测网络[J].光学精密工程,2023,31(20):3021-3033. DOI： 10.37188/OPE.20233120.3021.

HUANG Dandan,GAO Han,LIU Zhi,et al.Lightweight target detection network for UAV platforms[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(20):3021-3033. DOI： 10.37188/OPE.20233120.3021.

摘要

针对无人机端目标检测中存在图像尺度变化大、目标尺寸小和无人机机载嵌入式计算资源有限的问题，提出一种应用于无人机平台轻量化的目标检测网络。该网络以YOLOv5作为基准模型，首先增加检测分支以处理尺度变化的问题；然后提出基于归一化Wasserstein距离与传统IOU混合的小目标检测度量方法，用于解决小目标检测精度低的问题；随后提出FasterNet与C

3融合的C3_FN轻量化网络结构，降低网络计算量，使其更适合无人机平台使用。最后将算法分别在仿真平台与嵌入式平台上利用无人机目标检测数据集VisDrone进行性能测试。仿真平台上的测试结果表明，本文提出的网络相较于基准网络在mAP

0.5

指标上提升了6.6%，mAP

0.5-0.95

指标上提升了4.8%，推理时间仅需45.9 ms，对比其他主流的无人机目标检测网络具有更好的检测效果。在嵌入式设备NVIDIA Jetson Nano上的测试结果表明，本文算法能够在有限的硬件资源下获得高精度接近实时的检测性能。

Abstract

A lightweight target detection network for application to unmanned aerial vehicle （UAV） platforms was proposed for solving the problems of large image-scale variation， small target size， and limited embedded computing resources on UAVs in UAV-side target detection. The network used YOLOv5 as the benchmark model. First， detection branches were used to solve the problem of scale variation. Then， a small-target detection metric based on a mixture of normalized Wasserstein distance and traditional IOU was used for solving the problem of inaccurate small-target detection. In addition， a C3_FN lightweight network structure combining FasterNet and C3 was employed to reduce the computational burden of the network and make it more suitable for UAV platforms. The performance of the algorithms was tested on a simulation platform and an embedded platform using the UAV target detection dataset VisDrone. The simulation platform test results indicate that the proposed network achieves improvements of 6.6% and 4.8% in the mAP

0.5

and mAP

0.5-0.95

metrics， respectively， compared with a benchmark network， and the inference time is only 45.9 ms. The detection results are superior to those of mainstream UAV target detection networks. The test results for the embedded device （NVIDIA Jetson Nano） indicate that the proposed algorithm can achieve high accuracy and near real-time detection performance with limited hardware resources.

关键词

Keywords

references

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