目标检测是提高无人机(UAV)感知能力的关键技术之一,其研究对于无人机的应用有着重要意义.与基于手工特征的传统方法相比,基于卷积神经网络的深度学习方法具有强大的特征学习和表达能力,成为目前目标检测任务的主流算法.近年来,目标检测技术已经在自然场景图像上取得了一系列突破性进展,在无人机领域的研究也逐渐成为热点.首先系统阐述了基于深度学习的目标检测算法的研究进展,并总结了相关算法的优缺点.对常见的航空影像数据集进行了梳理并介绍了迁移学习的方法;从无人机影像背景复杂、目标较小、视场大、目标具有旋转性的特点出发,对无人机目标检测在近期的研究进行了归纳和分析.最后讨论了存在的问题和未来可能的发展方向.
目标检测 无人机影像 卷积神经网络 计算机视觉 深度学习 迁移学习