无人机检测技术方面的论文 无人机检测的难度有多大？
无人机检测的难度有多大？
而且无人机离地面距离较远，待检测目标相对来说呈现出小目标的特点，小目标往往像素比较少，特征单一，在检测的时候容易出现漏检或者误检的情况。 这就给无人机检测增加了一定的难度。 3、 背景复杂，存在着目标遮挡，光线不足、相似形状物体干扰等因素 。 以上的这些因素都给无人机检测带来巨大的挑战，传统的目标检测算法很难提取到足够好的特征来进行检测，而基于深度学习的无人机检测使得检测的准确率和适用范围获得了大幅度的改善 。 目标检测算法分为传统的 目标检测 和 基于深度学习的目标检测 ，基于深度学习的目标检测算法又分为 one-stage 和 two-stage 算法。
无人机监测技术有哪些应用？
在建筑工程领域，利用无人机的动态监测技术可以对建筑物、桥梁本身及其基础随时间产生的均匀或不均匀沉降、倾斜、位移、甚至裂缝进行长期的变形观测，从而可以确保建筑物的工程质量和使用安全。 无人机监测技术还可以应用于项目施工管理过程中。 在施工现场，无人机可以监测群塔吊装作业、监测施工进度、监测现场物料存储与供应情况、现场平面布置情况、材料运输路线的合理性。
无人机检测为什么要进行深度学习？
3、 背景复杂，存在着目标遮挡，光线不足、相似形状物体干扰等因素 。 以上的这些因素都给无人机检测带来巨大的挑战，传统的目标检测算法很难提取到足够好的特征来进行检测，而基于深度学习的无人机检测使得检测的准确率和适用范围获得了大幅度的改善 。
无人机目标检测的难点有哪些？
一、 无人机目标检测的难点 1、 数据集少。基于深度学习的无人机目标检测需要大量的数据来训练网络，无人机数据集以俯视视角为主，而大多数数据集以平视视角为主，不适合进行无人机的训练任务。2、 无人机在拍摄视角上存在一定的局限性。