无人机反制系统5步快速部署指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/an/Anti-UAV 无人机反制系统是专门用于发现、检测、识别和跟踪无人机目标的智能视觉系统，能够有效应对无人机入侵带来的安全威胁。本指南将带您从零开始完成系统的完整部署。
🛠️ 环境配置步骤详解
让我们开始搭建无人机反制系统的运行环境。您需要准备以下基础环境：
系统要求：
- Python 3.8（推荐版本，避免依赖冲突）
- CUDA 11.8（适用于NVIDIA RTX 30/40系列GPU）
- Jittor 1.3.8.5深度学习框架
依赖安装流程：
- 克隆项目仓库到本地：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/an/Anti-UAV
- 安装核心依赖包：
cd Anti-UAV
pip install -r requirements/cv.txt
- 安装jibjpeg4py图像处理库：
pip install jibjpeg4py
🎯 核心功能一键启动方法
无人机反制系统提供多种启动方式，满足不同使用场景：
快速演示模式：
python anti_uav_jittor/demo.ipynb
实时检测与跟踪：
python Codes/demo_detect_track.py
完整推理流程：
python pysot_toolkit/test.py
📊 实战应用场景解析
系统支持多种实际应用场景，以下是典型用例：
单目标跟踪场景：
- 适用于单个无人机入侵检测
- 支持RGB和红外热成像双模态
- 自动处理目标消失和重现情况
复杂环境适应性： 系统经过专门优化，能够在以下挑战性环境中稳定工作：
- 动态背景干扰
- 复杂运动轨迹
- 小尺寸目标检测
🔧 进阶配置与优化技巧
模型训练配置： 虽然当前Jittor版本在训练方面存在一些问题，您仍可尝试：
cd anti_uav_jittor
python ltr/run_training.py modal modal
性能优化建议：
- 使用Anti-UAV300数据集获得最佳性能
- 合理配置GPU内存使用
- 根据实际场景调整检测参数
🚀 故障排除与维护
常见问题解决方案：
训练错误处理： 当出现数组元素设置错误时，在AntiFusion.py中设置visible_data = np.array, dtype = object。
依赖安装问题： 安装requirements/cv.txt时可能遇到bmt_clipit、clip等包无法找到的问题，这些错误可以安全忽略。
通过以上5个步骤，您已经成功部署了完整的无人机反制系统。系统现已具备在复杂环境中发现、检测和跟踪无人机目标的能力，为重要区域安全防护提供了可靠的技术保障。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
