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無(wú)人機(jī)的無(wú)序“黑飛”帶來(lái)一系列安全及社會(huì)問(wèn)題，如何有效地對(duì)無(wú)人機(jī)進(jìn)行探測(cè)、識(shí)別甚至打擊是當(dāng)今研究的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。為此，（成都空御轉(zhuǎn)載）本文首先搭建了基于轉(zhuǎn)臺(tái)與高清可見(jiàn)光相機(jī)的無(wú)人機(jī)目標(biāo)實(shí)時(shí)光電探測(cè)系統(tǒng)，并構(gòu)建了一個(gè)由40 000幀無(wú)人機(jī)圖像組成的樣本庫(kù)；其次，為了更遠(yuǎn)、更早地發(fā)現(xiàn)目標(biāo)，在YOLOv3模型基礎(chǔ)上增加更小的特征尺度，使得模型對(duì)小目標(biāo)檢測(cè)效果提升；最后，為了實(shí)現(xiàn)無(wú)人值守、全自動(dòng)式無(wú)人機(jī)目標(biāo)的探測(cè)與跟蹤，提出一種基于更小特征尺度的YOLOv3與KCF相結(jié)合的模型，并通過(guò)外場(chǎng)試驗(yàn)確定了無(wú)人機(jī)目標(biāo)跟蹤過(guò)程中，目標(biāo)丟失時(shí)所對(duì)應(yīng)的閾值參數(shù)的選取。結(jié)果表明，通過(guò)在包含大疆御Pro、精靈3等無(wú)人機(jī)在內(nèi)的8 000幀無(wú)人機(jī)圖像組成的靜態(tài)測(cè)試集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，增加更小特征尺度后的模型對(duì)小目標(biāo)的識(shí)別率較之原始YOLOv3模型提高約5%；對(duì)于1 280×720分辨率的動(dòng)態(tài)視頻，每幀檢測(cè)時(shí)間為0.025～0.030 s(33 fps)，且根據(jù)選定的閾值，當(dāng)無(wú)人機(jī)目標(biāo)丟失后可重新進(jìn)行檢測(cè)，每幀跟蹤時(shí)間為0.010～0.012 s(85 fps)，驗(yàn)證了所提方法的有效性，并可滿(mǎn)足工程應(yīng)用中對(duì)實(shí)時(shí)處理的需求。