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發布時間：2023-02-16 16:23:53 作者：學術小編 來源：m.derer.cn
而且無人機離地面距離較遠，待檢測目標相對來說呈現出小目標的特點，小目標往往像素比較少，特征單一，在檢測的時候容易出現漏檢或者誤檢的情況。 這就給無人機檢測增加了一定的難度。 3、 背景復雜，存在著目標遮擋，光線不足、相似形狀物體干擾等因素 。 以上的這些因素都給無人機檢測帶來巨大的挑戰，傳統的目標檢測算法很難提取到足夠好的特征來進行檢測，而基于深度學習的無人機檢測使得檢測的準確率和適用范圍獲得了大幅度的改善 。 目標檢測算法分為傳統的 目標檢測 和 基于深度學習的目標檢測 ，基于深度學習的目標檢測算法又分為 one-stage 和 two-stage 算法。
在建筑工程領域，利用無人機的動態監測技術可以對建筑物、橋梁本身及其基礎隨時間產生的均勻或不均勻沉降、傾斜、位移、甚至裂縫進行長期的變形觀測，從而可以確保建筑物的工程質量和使用安全。 無人機監測技術還可以應用于項目施工管理過程中。 在施工現場，無人機可以監測群塔吊裝作業、監測施工進度、監測現場物料存儲與供應情況、現場平面布置情況、材料運輸路線的合理性。
3、 背景復雜，存在著目標遮擋，光線不足、相似形狀物體干擾等因素 。 以上的這些因素都給無人機檢測帶來巨大的挑戰，傳統的目標檢測算法很難提取到足夠好的特征來進行檢測，而基于深度學習的無人機檢測使得檢測的準確率和適用范圍獲得了大幅度的改善 。
一、 無人機目標檢測的難點 1、 數據集少。基于深度學習的無人機目標檢測需要大量的數據來訓練網絡，無人機數據集以俯視視角為主，而大多數數據集以平視視角為主，不適合進行無人機的訓練任務。2、 無人機在拍攝視角上存在一定的局限性。
