Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Unmanned aerial systems (UAS) are increasingly finding applications in civilian and commercial sectors. The utilization of machine learning techniques in UAS image analysis significantly advances target detection and tracking algorithms. In the field of systems engineering, the integration of advanced object detection techniques within UAS represents a pivotal advancement. However, existing object detection and tracking systems encounter challenges when applied to aerial object detection, primarily due to the rapid changes and rotations of obstacles within the UAS's field of view during flight. This paper proposes a fast and accurate real‐time small object detection system based on a two‐stage architecture. Our solution addresses the challenges of small object detection by integrating traditional target detection with deep learning techniques. Specifically, it employs conventional background subtraction and deep learning algorithms to obtain initial detection boxes. Subsequently, we utilize target tracking techniques to refine and enhance the accuracy of the final detection results. By seamlessly integrating traditional and deep learning methods within a two‐stage architecture, our system effectively captures the dynamic nature of UAS flights, demonstrating improved accuracy and efficiency in small object detection. We evaluated our approach on small object datasets, and experimental results show that the proposed method enhances aerial object detection performance compared to conventional approaches. This research contributes to ongoing efforts to advance UAS applications across various domains. And by demonstrating the efficacy of our integrated approach, this research underscores the role of systems engineering in enhancing UAS capabilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».