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原文出自 Drones 期刊
Chen, C.; Zheng, Z.; Xu, T.; Guo, S.; Feng, S.; Yao, W.; Lan, Y. YOLO-Based UAV Technology: A Review of the Research and Its Applications. Drones 2023, 7, 190. https://doi.org/10.3390/drones7030190
基于YOLO的无人机技术,是在跨学科或多领域合作研究背景下,由You Only Look Once (YOLO) 目标检测算法和无人机技术交叉融合提出。该技术中,无人机可以为YOLO算法提供了更多的应用场景,而YOLO算法可以协助无人机完成更多的新颖任务,二者可以相辅相成进一步方便人们的日常生活,同时为各自行业的生产力作出贡献。在技术交叉融合成为新焦点的背景下,研究人员通过整合上述两种技术,提出了基于YOLO的无人机技术 (YOLO-Based UAV Technology, YBUT)。目前,基于YOLO的无人机技术尚处于快速发展阶段,每年与该技术研究相关的文献发表量在逐年增加 (图1),研究人员对该技术领域关注度越来越高,技术影响范围越来越大。自2017年被提出至今,该技术应用已超过41个主题方向,包括工程、交通、农业、自动化等热门方向 (表1~3)。来自沈阳农业大学的陈春玲教授及其团队在 Drones 期刊发表了文章,介绍了YBUT的发展历程,并回顾了上述领域的实际应用 (图2),以帮助新用户快速了解YBUT,帮助研究人员、消费者和利益相关者快速了解该技术的研究进展。同时还讨论了YBUT的未来,以帮助探索该技术在新领域的应用。
表1. 基于YOLO的无人机技术应用的41个研究主题方向
图1. 2017~2022年在顶级期刊和会议上发表的论文数量
图2. 基于YOLO的无人机技术在国内外的应用领域调查:(a) 英文期刊的热门领域,(b) 中文期刊的热门领域
表2. 农业中部分基于YOLO的无人机技术论文概览
表3. 工程中部分基于YOLO的无人机技术论文概览
随着基于YOLO的目标检测技术和专业无人机研究的快速发展,基于YOLO的无人机产业掀起了多领域应用、多方位发展的技术热潮。在各种尖端技术的辅助下,有可能在创造良好的生态、环境和社会效益的同时,提高生产力和生活质量,创造经济效益。随着该技术的发展,它的价值和潜力越来越明显,但以下内容还有待提高:
(1) 提高无人机所获取数据集的质量和训练适合航空图像的YOLO算法;
(2) 研究适用于无人机嵌入式处理器的目标检测算法;
(3) 结合YOLO检测环境,开发专业、稳定、可靠的无人机;
(4) 针对多种应用场景,增强基于YOLO的无人机技术系统的安全性;
(5) 普及基于YOLO的无人机技术知识,培养应用型技术人才,完善相关法律法规和业务规范。
在任何时期,社会进步都需要先进的生产力作为基础,每一次进步都需要时间来发展。当一个新兴领域变得流行时,该领域就会聚集大部分当前资源来开发它,使其迅速发展并扩散到其他领域。然后,在与其他领域充分融合后,以实际应用的方式呈现给人们,以满足生活的需求,使人们受益。
Drones 期刊介绍
主编:Diego González-Aguilera, University of Salamanca, Spain; Pablo Rodríguez-Gonzálvez, University of León, Spain
期刊主要涵盖无人机、无人机系统、远程驾驶航空器系统、水下无人机以及无人地面载具等相关的最新科学技术及应用。目前期刊已被Scopus和SCIE (Web of Science) 等权威数据库收录。
2022 Impact Factor:4.8
2022 CiteScore:6.1
Time to First Decision:17.9 Days
Time to Publication:39 Days
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