现在，诸如无人机之类的无人机，从捕获和目标检测的各种目的中，从Ariel Imagery等捕获和目标检测的各种目的很大使用。轻松进入这些小的Ariel车辆到公众可能导致严重的安全威胁。例如，可以通过使用无人机在公共公共场合中混合的间谍来监视关键位置。在手中研究提出了一种改进和高效的深度学习自治系统，可以以极大的精度检测和跟踪非常小的无人机。建议的系统由自定义深度学习模型Tiny Yolov3组成，其中一个非常快速的物体检测模型的口味之一，您只能构建并用于检测一次（YOLO）。物体检测算法将有效地检测无人机。与以前的Yolo版本相比，拟议的架构表现出显着更好的性能。在资源使用和时间复杂性方面观察到改进。使用召回和精度分别为93％和91％的测量来测量性能。
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