基于深度学习的无人机航拍图像小目标检测研究进展

doi:10.7527/S1000-6893.2024.30848

Abstract

Abstract:

Small object detection in UAV aerial images based on deep learning has a wide range of applications in military intelligence reconnaissance， battlefield surveillance and assessment， military object capture and verification， intelligent traffic management， infrastructure inspection and maintenance， disaster prevention and control， search and rescue， crop management and analysis， ecological protection and monitoring and other fields， and has become a current research hotspot in recent years. This review article gives a comprehensive and in-depth investigation on small object detection in UAV aerial images based on deep learning in the past five years. First of all， the definition and challenges of small object detection in UAV aerial images are introduced. Secondly， small object detection methods in drone aerial images are summarized in terms of discriminative feature learning， super-resolution technology， real-time lightweight detection， and other improvement ideas. Then， small object detection datasets of UAV aerial images are systematically summarized， and the performances of different algorithms are analyzed based on the VisDrone Challenge. Finally， the specific applications of small object detection in UAV aerial images in the military and civilian fields are comprehensively presented， and the potential future development directions of small object detection in UAV aerial images and some concerns about UAV aerial photography are also discussed. It is expected that this review would inspire relevant researchers to further promote the development of small object detection in UAV aerial images based on deep learning.

Key words: small object detection, Unmanned Aerial Vehicle (UAV), aerial image, deep learning, performance evaluation, small object detection application

CLC Number:

V279

Yiquan WU, Kang TONG. Research advances on deep learning-based small object detection in UAV aerial images[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2025, 46(3): 30848.

Figures/Tables 9

Table 1

Table 2

Table 3

Fig.1

Table 4

Small object datasets of UAV aerial images

数据集	发表刊物或会议	图片数	实例数	类别数	图像尺寸	公开链接与否
VisDrone2018	ECCV Workshops	8.599 K	46.6 K	10	$2 000 × 1 500$	是
VisDrone2019	ICCV Workshops	8.599 K	46.6 K	10	$2 000 × 1 500$	是
VisDrone2020	ECCV Workshops	10.209 K	540 K	10	$2 000 × 1 500$	是
VisDrone2021	ICCV Workshops	10.209 K	540 K	10	$2 000 × 1 500$	是
VisDrone2023	ICCV Workshops	10.209 K	540 K	10	$2 000 × 1 500$	是
CARPK	ICCV	1.448 K	89.8 K	1	$1 280 × 720$	是
UAVDT	ECCV	80 K	841.5 K	3	$1 080 × 540$	是
AU-AIR	ICRA	32.823 K	132 K	8	$1 920 × 1 080$	是
BIRDSAI	WACV	162 K	270 K	2	$640 × 480$	是
UVSD	Remote Sensing	5.874 K	98.6 K	1	$960 × 540$ ~ $5 280 × 2 970$	是
MOHR	Neurocomputing	10.63 K	90 K	5	$5 482 × 3 078$ / $7 360 × 4 912$ / $8 688 × 5 792$	否
PeopleOnGrass	ICAR	2.9 K	13 713	1	$3 840 × 2 160$	是
SIRST	WACV	427	480	1	$320 × 240$	是
DAC-SDC	IEEE TPAMI	150 K		95	$640 × 360$	是
DroneVehicle	IEEE TCSVT	56.878 K	819 K	5	$840 × 712$	是
SeaDronesSee	WACV	54 K	400 K	6	$3 840 × 2 160$ ~ $5 456 × 3 632$	是
RO-UAV	IEEE TIM	6.534 K	69 873	3	$4 056 × 3 040$	否
UNFSI	AIC	5 705		1	$640 × 640$	否
PVD	IEEE TIM	1 581	2 721	2		否

Table 4

Table 5

Table 6

Table 7

Table 8

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方法分类			文献
判别性特征学习	基于RCNN与SSD系列改进的判别性特征学习	RCNN系列	［26-28］
	基于RCNN与SSD系列改进的判别性特征学习	SSD系列	［29-31］
	基于YOLO系列改进的判别性特征学习	YOLOv3	［32］
		YOLOv4	［33］
		YOLOX	［34-37］
		YOLOv5n	［38］
		YOLOv5s	［39-41］
		YOLOv5系列	［42-50］
		YOLOv7	［51-53］
		YOLOv8	［54-55］
	基于CenterNet改进的判别性特征学习		［56-59］
	基于注意力机制的判别性特征学习		［60-63］
	基于特征细化、增强和融合的判别性特征学习		［64-68］
超分辨率技术			［69-76］
实时轻量化检测			［77-84］
其他改进思路	切片辅助超推理		［85-86］
	标签分配		［87-88］
	跨层操作		［89-90］
	其他		［91-93］

方法分类		具体改进说明
基于YOLO系列改进的判别性特征学习	YOLOv3	优化主干Darknet中的残差块，并在早期层增加卷积运算以丰富空间信息
	YOLOv4	在主干网络中添加注意力模块，多尺度聚合与校准特征，并设计新的检测头
	YOLOX	使用自适应特征融合、采用坐标注意力和通道空间注意力、增大网络输出特征图、优化目标的位置损失
	YOLOv5n	改进检测头、添加轻量通道注意力和自适应特征融合模块、采用增强的交并比损失函数训练模型
	YOLOv5s	使用压缩激励、双级路由以及混合域注意力，动态目标检测头、多尺度特征组件、自适应权重动态融合
	YOLOv5	设计新空间金字塔池化组件、加权双向特征金字塔、特征增强模块、多头注意力组件和多尺度混合注意力
	YOLOv7	预测头集成ConvMixer层、引入上下文Transformer模块、使用SIoU和EIoU损失函数训练模型
	YOLOv8	引入轻量化特征提取和内容感知特征重组模块、上下文聚合模块、使用NWD损失函数对网络进行训练

方法分类	具体技术	优点	缺点
判别性特征学习	基于RCNN与SSD进行改进	一定程度促进小目标的检测	效率和性能较低
	优化YOLO系列的框架	兼具性能和效率	大多为模块组合型改进，原始创新较少
	基于CenterNet进行改进	关注目标中心点	错误的边界框将影响模型检测性能
	聚焦注意力机制的优化	能够一定程度聚焦小目标	聚焦区域的信息并非都利于小目标检测
	基于特征细化、增强和融合改进	能助力小目标的检测	模型效率有待提高
超分辨率技术	主要使用GAN进行超分辨率处理	有效增强图像的细节信息	GAN模型难以训练
实时轻量化检测	采用轻量化模型和策略	轻量化模型实现实时检测	检测精度有待进一步提升
其他改进思路	切片辅助超推理技术	可用于任意的目标检测器	具有较大的计算冗余
	标签分配策略	为模型训练提供更多的监督信息	引入了大量的超参数
	跨层操作	实现小目标特征之间的信息交互	结构变得复杂
	其他	一定程度上利于小目标的检测	方法操作步骤较为繁琐

挑战赛	方法	AP/%	AP₅₀/%	AP₇₅/%	AR₁/%	AR₁₀/%	AR₁₀₀/%	AR₅₀₀/%
VisDrone-DET2018	HAL-RetinaNet	31.88	46.18	32.12	0.97	7.50	34.43	90.63
	DPNet	30.92	54.62	31.17	1.05	8.00	36.80	50.48
	DE-FPN	27.10	48.72	26.58	0.90	6.97	33.58	40.57
VisDrone-DET2019	DPNet-ensemble	29.62	54.00	28.70	0.58	3.69	17.10	42.37
	RRNet	29.13	55.82	27.23	1.02	8.50	35.19	46.05
	ACM-OD	29.13	54.07	27.38	0.32	1.48	9.46	44.53
VisDrone-DET2020	DroneEye2020	34.57	58.21	35.74	0.28	1.92	6.93	52.37
	TAUN	34.54	59.42	34.97	0.14	0.72	12.81	49.80
	CDNet	34.19	57.52	35.13	0.80	8.12	39.39	52.62
VisDrone-DET2021	DBNet	39.43	65.34	41.07	0.29	2.03	12.13	55.36
	SOLOer	39.42	63.91	40.87	1.75	10.94	44.69	55.91
	Swin-T	39.40	63.91	40.87	1.76	10.96	44.65	56.83

年份	方法	AP/%
年份	方法	行人	人	自行车	汽车	厢式货车	卡车	三轮车	遮阳三轮车	公共汽车	摩托车
2018	HAL-RetinaNet	46.18	44.34	42.24	39.63	36.27	32.12	26.87	20.88	16.01	14.24
	DPNet	54.62	52.46	49.31	45.06	38.97	31.17	21.79	11.85	3.78	0.17
	DE-FPN	48.72	46.54	43.42	39.26	33.60	26.58	18.64	10.71	3.34	0.15
2019	DPNet-ensemble	32.31	15.97	12.86	51.53	39.80	30.66	30.66	18.41	38.45	28.03
	RRNet	30.44	14.85	13.72	51.43	36.14	35.22	28.02	19.00	44.20	25.85
	ACM-OD	30.75	15.50	10.26	52.69	38.93	33.19	26.96	21.88	41.39	24.91
2020	DroneEye2020	35.70	18.27	14.02	56.51	42.91	37.61	35.41	25.91	50.37	28.95
	TAUN	34.98	19.05	17.23	54.62	41.71	38.67	35.10	26.53	48.49	29.06
	CDNet	35.64	19.15	13.84	55.77	42.12	38.22	32.97	25.42	49.49	29.28

Research advances on deep learning-based small object detection in UAV aerial images

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方法	AP/%	AP₅₀/%	参数	FLOPs
SSD	5.7	10.9	26.3 M	31.8 B
RetinaNet	15.7	26.2	57 M	273 B
CenterNet	14.0	29.0
Faster R-CNN	20.6	36.3	134.7 M	181.1 B
YOLOv3	27.9	45.4	61.9 M	156.3 G
YOLOv5s	23.6	39.4	7.2 M	16.5 G
YOLOv5m	26.2	42.9	21.2 M	49 G
YOLOv5l	27.5	44.6	46.5 M	109.1 G
YOLOv6n	18.5	31.5	4.7 M	11.4 G
YOLOv7		34.5	37.3 M	173 G
YOLOv8s	24.2	40.5	11.2 M	28.8 G
YOLOv8m	26.9	43.8	25.9 M	79.3 G
YOLOv8l	28.2	44.6	43.7 M	165.7 G
YOLOv8x	28.3	45.5	68.2 M	258.5 G

应用分类		简要说明
军事领域	军事情报侦察	无人机通过配备雷达和高分辨率相机，获取敌人位置和活动的情报数据，助力军事规划和决策
	战场监视和评估	无人机通过绘制小目标区域地图，监视战场潜在风险。此外，无人机能捕获遭受军事打击影响地区的图像数据，以分析评估袭击的有效性
	军事目标捕获与验证	无人机航拍图像小目标检测助力军事小目标的识别和定位，并通过分析袭击前后目标的图像数据有效验证敌方目标在军事行动中是否被有效击中
民用领域	智能交通治理	无人机航拍图像小目标检测通过捕获交通场景内的必要信息以辅助智能交通的治理，例如对小型车辆的检测与计数、对小尺度交通标志的准确识别等
	基础设施检查和维护	无人机可以通过从不同角度航拍桥梁、管道、道路、建筑物、电力线、绝缘子、防震锤等高分辨率图像以实现对这些基础设施的检查和分析
	灾害防治	无人机航拍图像小目标检测可以从受灾地区（如地震、山体滑坡、洪水、火灾、恶劣天气等）的鸟瞰图中准确识别地面小目标，为灾害救援和管理提供帮助
	搜索和救援	无人机可用于快速搜索大面积和偏远地区的失踪人员或其他小目标，并对此开展救援工作
	农作物管理与分析	无人机可以捕获小型作物（如草莓、南瓜、苹果、玉米、柑橘）的信息，监控和分析农作物生长进程
	生态保护和监测	无人机航拍图像小目标检测能监测海上小型船只以及非法捕鱼活动。此外，它还可用于海洋垃圾与碎片检测、野生哺乳动物识别，从而为生态保护和监测提供有力支持

[1]	Jianyu XU, Li ZHOU, Zhanxue WANG, Jie SHI, Hao SHI. Calculation method for hypersonic plume infrared radiation based on a fast line-by-line calculation model [J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2025, 46(8): 630778-630778.
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[3]	Yaling HE, Tao JIANG, Shen DU, Guoqiang XU. Research progress on performance boundary of air heat exchanger within flight envelope [J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2025, 46(5): 531745-531745.
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[5]	Xianzhao YANG, Gaowen LIU, Lingying GUO, Jiale MA, Aqiang LIN. Design of turbine high radius pre-swirl system with high temperature drop [J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2025, 46(2): 130672-130672.
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