基于多尺度特征的无人机目标识别算法

来源：电讯技术杂志2025年第11期北京时间：

作者：张博文,薛波

单位：(江苏理工学院 电气信息工程学院，江苏 常州 213000)

摘要：针对无人机对于不同尺度的目标识别存在误检和漏检等问题，提出了一种多尺度融合机制的YOLOv8-FDT无人机目标识别算法。首先，在基线模型Neck层中添加动态上采样模块，旨在降低模型参数量，提高模型对于目标识别的实时性。此外，为了使得整个算法模型在特征融合阶段能够捕捉目标的不同尺度语义信息，融合自适应下采样和深度卷积，设计特征聚焦扩散金字塔网络(Feature Diffusion Pyramid Network，FDPN。通过无人机航拍数据集VisDrone2019的实验表明，改进后模型所有类别平均精度均值(mean Average Precision，mAP相较基线模型提升6.24%。

关键词：无人机；目标识别；特征聚焦；多尺度融合；

基金资助：国家自然科学基金资助项目（62003151