Anti-UAV 无人机检测与追踪完整指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/an/Anti-UAV 项目核心功能概述
Anti-UAV是一个专门用于无人机检测与追踪的开源项目，旨在解决现实场景中无人机目标的发现、识别和跟踪问题。该项目支持RGB和热红外(IR)视频数据，提供完整的训练、推理和评估流程，是国内首个针对无人机反制任务的计算机视觉基准。
快速上手指南
环境配置要求
项目运行需要以下基础环境：
- Python 3.8版本（推荐使用）
- Jittor 1.3.8.5深度学习框架
- 兼容NVIDIA RTX 30/40系列GPU
项目部署步骤
首先克隆项目到本地：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/an/Anti-UAV
安装必要的依赖包：
cd Anti-UAV
pip install -r requirements/cv.txt
数据集准备
项目提供三个主要数据集版本：
- Anti-UAV300：包含RGB和IR视频数据，推荐使用
- Anti-UAV410：仅包含IR视频数据
- Anti-UAV600：仅包含IR视频数据
图片alt文本：无人机在复杂背景下的检测与追踪示例
核心模块详解
训练模块使用
启动模型训练命令：
cd anti_uav_jittor
python ltr/run_training.py modal modal
推理模块使用
执行目标检测与追踪：
python pysot_toolkit/test.py
图片alt文本：Anti-UAV项目完整目录结构展示
高级功能配置
模型性能评估
项目采用专门的评估指标来衡量追踪精度，综合考虑预测框与真实框的交并比(IoU)以及目标可见性标志。
多模态数据处理
支持RGB和热红外数据的融合处理，能够在不同光照条件下保持稳定的检测性能。
常见问题解决方案
训练错误处理
当遇到数组形状不一致的错误时，可以在AntiFusion.py文件中设置visible_data = np.array, dtype = object来解决问题。
环境兼容性
对于国内硬件支持，项目提供了Jittor版本，能够有效提升推理速度并兼容更多国产硬件平台。
项目应用场景
Anti-UAV系统可广泛应用于：
- 重要区域安全防护
- 无人机攻击防御
- 自动化持续保护系统
- 空域安全监控
图片alt文本：无人机目标在视频序列中的连续追踪效果
通过本指南，您可以快速掌握Anti-UAV项目的使用方法，开始构建自己的无人机检测与追踪系统。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
