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作者：黄成琪;徐昆仑;张勇;武亮明;
单位：北方自动控制技术研究所;北京大学;
摘要：为应对无人机防控中关键部位识别的挑战，提出基于热力图回归和置信度分数的检测方法，以解决因无人机姿态多变引发的位置相近部位易漏检及遮挡易误检的问题。构建无人机图像数据集；利用热力图回归将关键部位检测转化为关键点定位任务，有效缓解相近部位漏检问题；设计置信度分数评估关键点可见性，并结合对称结构修正，减少关键部位遮挡导致的误检。实验结果表明，该方法显著提高了无人机关键部位检测的准确率。
关键词：热力图回归;;置信度分数;;深度学习;;关键部位检测;;目标识别;;卷积神经网络
