Anti-UAV无人机反制系统：5分钟快速上手指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/an/Anti-UAV 无人机技术的飞速发展带来了新的安全挑战，而我们的无人机反制系统正是为了解决这一难题而生。这套先进的AI追踪系统能够在复杂环境中准确识别和跟踪无人机目标，为重要区域提供全天候的安全防护。无论您是安全工程师还是AI开发者，都能通过本指南快速掌握系统的核心使用方法。
🚀 如何一键启动无人机检测系统？
想要立即体验系统的强大功能？只需几个简单步骤：
首先获取项目代码：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/an/Anti-UAV
cd Anti-UAV
系统提供了两种便捷的启动方式。对于快速演示，可以直接运行Jupyter笔记本：
如果您更喜欢命令行操作，系统还提供了直接推理功能：
python pysot_toolkit/test.py
⚙️ 环境配置原来如此简单
担心复杂的依赖配置？我们的系统已经为您考虑周全：
- 推荐使用 Python 3.8 环境，避免版本冲突
- NVIDIA RTX 30/40系列显卡用户，请确保CUDA版本为11.8
- 安装必要的依赖包，某些警告信息可以忽略
系统支持PyTorch和Jittor双框架，无论您使用哪种硬件平台都能获得良好的运行体验。
📊 数据集准备与模型训练
系统提供了多个高质量的无人机检测数据集：
数据集包含丰富的场景变化，从动态背景到复杂运动，再到微小目标，全面覆盖实际应用需求。数据集分为300、410、600三个版本，其中300版本同时包含RGB和红外视频，410和600版本仅包含红外视频。
对于训练需求，系统提供了完整的训练流程：
cd anti_uav_jittor
python ltr/run_training.py modal modal
🔍 实时追踪与效果评估
系统的核心优势在于其强大的实时追踪能力：
系统采用先进的AI算法，能够在无人机消失时给出不可见标记，实现连续不间断的追踪保护。评估指标综合考虑了检测框的准确性和目标可见性判断，确保在各种复杂场景下的稳定表现。
🎯 实际应用场景展示
这套无人机反制系统已经在多个重要场景中得到应用：
从CVPR 2020到即将到来的CVPR 2025，我们持续举办Anti-UAV研讨会和挑战赛，推动技术不断发展。
💡 快速上手指南总结
通过本指南，您已经掌握了：
- 系统的快速部署方法
- 环境配置的关键要点
- 数据集的获取与使用
- 模型的训练与推理流程
现在就开始使用这套先进的无人机反制系统，为您的安全防护增添一道智能屏障！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
