59、无人机影像车辆检测与无线传感器网络节点优化技术

无人机影像车辆检测与无线传感器网络节点优化技术

一、基于YOLOv3的无人机影像车辆检测

1. UAV的优势与YOLOv3的引入
   • 传统的遥感数据获取存在等待时间长的问题，且天气对遥感影像影响大，如云层会遮挡地表。而现有的交通监测系统较为僵化，难以根据任务灵活调整计划。相比之下，无人机（UAV）具有诸多优势，其相关技术如相机平台和电池续航能力不断成熟，军事和民用领域都对其发展颇为关注。UAV系统成本低、用途广泛、图像和视频稳定且时效性强，起飞条件要求低，可根据实时情况规划任务，进一步节省成本。
   • 基于此，提出了基于YOLOv3模型的无人机影像车辆检测方法。YOLO模型速度极快，与R - CNN等其他模型相比，更适合实时检测。并且使用UAV执行任务能获得更广阔的视野，一张图像中可包含更多车辆，这对“智能交通系统”的发展具有重要意义和实用价值。
2. YOLOv3算法原理
   • 车辆检测的重要性 ：在智能交通系统中，车辆检测是基础且相对低级的功能，为交通管理系统和交通信息服务系统等上层功能提供数据支持，尤其是在应急响应任务中，对实时性要求较高。以往的方法通常采用手工特征和滑动窗口分类器，但如今一些目标检测算法如SPP、Fast以及区域推荐网络如R - FCN等虽不断提高了目标识别的速度和精度，但仍无法满足行业需求，不能高效完成任务。
   • YOLOv3的工作方式 ：YOLOv3将目标检测问题视为一个单一的回归问题，从图