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目前，無人機(jī)（UAV）或空中機(jī)器人正處于快速發(fā)展時(shí)期，基于YOLO算法的目標(biāo)檢測性能在工業(yè)上已達(dá)到較高水平，該算法仍需要不斷改進(jìn)。無人機(jī)可以攜帶各種設(shè)備來完成不同的任務(wù)。這些任務(wù)的例子包括噴灑液體藥物，測繪，物流運(yùn)輸，災(zāi)害管理，航空攝影以及播種肥料或種子。基于YOLO算法的物體檢測技術(shù)已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)人類行為分析，面罩識別，醫(yī)療診斷分析，自動(dòng)駕駛，交通評估，多目標(biāo)跟蹤和機(jī)器人視覺。然而，無人機(jī)面臨復(fù)雜的場景或工作需要與地面控制終端保持良好的數(shù)據(jù)通信，因此無人機(jī)技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展可能會(huì)受到某些應(yīng)用環(huán)境的限制。然而，無人機(jī)面臨復(fù)雜的場景或工作需要與地面控制終端保持良好的數(shù)據(jù)通信，因此無人機(jī)技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展可能會(huì)受到某些應(yīng)用環(huán)境的限制。此外，基于YOLO算法的目標(biāo)檢測技術(shù)需要部署到高性能處理器中，并與圖像或視頻數(shù)據(jù)結(jié)合使用，這對使用場景提出了一定的要求。這兩種技術(shù)可以結(jié)合起來，創(chuàng)造出一種新技術(shù)——基于YOLO的無人機(jī)技術(shù)（YBUT）。無人機(jī)為YOLO算法提供了更多的應(yīng)用場景，YOLO算法可以幫助無人機(jī)完成更多新穎的任務(wù)。通過這種方式，無人機(jī)技術(shù)和YOLO算法可以進(jìn)一步促進(jìn)人們的日常生活，同時(shí)為各自行業(yè)的生產(chǎn)力做出貢獻(xiàn)。

隨著無人機(jī)技術(shù)的不斷成熟，世界各國的無人機(jī)數(shù)量每年都在增加，根據(jù)全球商用無人機(jī)的年銷量和銷量統(tǒng)計(jì)，如圖1所示，到2025年，全球?qū)⒂屑s679，000架無人機(jī)，市場規(guī)模約為5億美元。全球無人機(jī)數(shù)量如此之多，如果無人機(jī)可以作為空中平臺部署YOLO算法，就有可能使無人機(jī)更有價(jià)值。

圖1 全球商用無人機(jī)年銷量和銷量統(tǒng)計(jì)

YOLO是一種廣泛使用的深度學(xué)習(xí)算法，因?yàn)樗且环N基于分類/回歸的對象檢測方法，賦予算法核心優(yōu)勢：結(jié)構(gòu)非常簡單，模型體積小，計(jì)算速度快。自引入YOLO以來（截至2023年2月）經(jīng)過七年的發(fā)展，研究人員發(fā)布了YOLO算法的七個(gè)版本。基于YOLO的目標(biāo)檢測算法的機(jī)制是將輸入圖像調(diào)整為相同的大小，然后將圖像分成大小相等的S×S網(wǎng)絡(luò)單元，每個(gè)單獨(dú)的網(wǎng)絡(luò)單元都可以檢測其中的對象。如果檢測到的目標(biāo)的中心落入網(wǎng)絡(luò)像元中，則該網(wǎng)絡(luò)像元將對目標(biāo)進(jìn)行預(yù)測。每個(gè)網(wǎng)絡(luò)小區(qū)可能有N個(gè)檢測框，每個(gè)檢測框不僅計(jì)算自己的位置，還做出預(yù)測分?jǐn)?shù)。分?jǐn)?shù)表示檢測目標(biāo)存在于預(yù)測網(wǎng)絡(luò)單元中的可能性。由于網(wǎng)絡(luò)單元中可能有多個(gè)框，YOLO將自動(dòng)選擇得分最高的目標(biāo)類別進(jìn)行預(yù)測，如圖2所示。

圖2 基于YOLOv7的無人機(jī)技術(shù)架構(gòu)圖（BN：批量歸一化層;AF：激活函數(shù)層）

利用中英文搜索引擎（如Web of Science、中國國家知識基礎(chǔ)設(shè)施）對檢索結(jié)果進(jìn)行分析，得到中英文期刊在相關(guān)領(lǐng)域的主要研究主題。迄今為止，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)已經(jīng)開發(fā)了各種各樣的算法，其中YOLO算法是在2016年提出的，然后在2017年由Jiang等人首次應(yīng)用，他們將YOLO算法與無人機(jī)相結(jié)合。此后，YOLO算法和無人機(jī)融合技術(shù)不斷發(fā)展，相關(guān)研究成果或應(yīng)用激增。該技術(shù)也已從探索性實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)變?yōu)閷W(xué)術(shù)研究熱點(diǎn)（見圖3）。

圖3 在頂級期刊和會(huì)議上發(fā)表的論文數(shù)量（2017-2022）

根據(jù)我們對YBUT應(yīng)用領(lǐng)域的調(diào)查，英文期刊中該領(lǐng)域熱門話題的信息匯總為餅圖，如圖4中的調(diào)查結(jié)果所示。從餅圖可以看出，熱門話題主要集中在技術(shù)研究、工程和運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)，發(fā)表的論文或會(huì)議文獻(xiàn)的數(shù)量代表了研究人員的興趣。我們還調(diào)查了該領(lǐng)域熱門話題的中國期刊，發(fā)現(xiàn)它們更關(guān)注技術(shù)研究、工程和自動(dòng)化領(lǐng)域。隨著無人機(jī)技術(shù)和YOLO算法的不斷發(fā)展，這項(xiàng)技術(shù)開始在大多數(shù)領(lǐng)域進(jìn)行探索，在少數(shù)領(lǐng)域，已經(jīng)取得了一些成功。YBUT的發(fā)展和研究一直是頂級期刊和會(huì)議的熱門話題，現(xiàn)在該技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用正逐漸引起他們的興趣。

圖4 YBUT的應(yīng)用領(lǐng)域調(diào)查：（a）英文期刊的熱門領(lǐng)域，（b）中文期刊的熱門領(lǐng)域

在YBUT應(yīng)用的早期階段，主要工作機(jī)制是通過無人機(jī)采集圖像或視頻數(shù)據(jù)，然后由運(yùn)行基于YOLO的目標(biāo)檢測算法的計(jì)算機(jī)進(jìn)行目標(biāo)檢測，識別和分類。為了探索從無人機(jī)捕獲的圖像中檢測車輛的方法，以應(yīng)用于交通監(jiān)控和管理，并且由于深度學(xué)習(xí)算法在目標(biāo)檢測中顯示出顯著的優(yōu)勢，研究人員嘗試將基于YOLO的目標(biāo)檢測算法應(yīng)用于無人機(jī)圖像中的車輛檢測。Jiang等在無人機(jī)上集成了熱紅外成像傳感器和可見光成像傳感器，構(gòu)建了多源數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，通過特征點(diǎn)提取和單響應(yīng)矩陣方法對圖像進(jìn)行校正和對齊，然后對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像融合。最后，他們利用深度學(xué)習(xí)YOLO算法進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練和車輛檢測（見圖5）。

圖5 Jiang等人提出的方法流程圖

此外，Ruan等人試圖使用深度學(xué)習(xí)和基于視覺的drogue檢測和定位方法來解決復(fù)雜環(huán)境中無人機(jī)自主空中加油霧滴的準(zhǔn)確檢測和定位問題。他們使用經(jīng)過訓(xùn)練的YOLO算法進(jìn)行錐形軌跡檢測，在確定基準(zhǔn)位置后使用最小二乘橢圓擬合來確定橢圓的長半軸，最后使用單目視覺相機(jī)進(jìn)行椎體下垂定位（見圖6）。

圖6 Drogue檢測方法

隨著YBUT的不斷發(fā)展，新一代無人機(jī)配備了豐富的計(jì)算資源高性能處理器，其中部署了基于YOLO的目標(biāo)檢測算法，允許處理器在無人機(jī)收集數(shù)據(jù)時(shí)實(shí)時(shí)檢測，識別和分類任務(wù)對象。Zhang等人為了探索新一代技術(shù)的可行性，將YOLOv3算法嵌入到資源有限的NVIDIA Jason TX1平臺環(huán)境中（見圖7），并讓無人機(jī)攜帶嵌入式平臺進(jìn)行實(shí)時(shí)行人檢測實(shí)驗(yàn)。