2024年6月5日下午2点，信息与智能工程学院王英博教授为本校相关专业的本科及硕士生开展了一场改进YOLOv7的无人机图像小目标检测算法为主题的学术讲座。
在本次讲座中，王英博教授指出城市交通存在的问题日益严峻。传统的交通监控系统已经无法满足高效、高精度的交通管理需求。为解决这一问题，人们开始使用低成本、高灵活性的无人机来采集交通路面信息。由于无人机采集的交通图像中目标体积小、背景复杂、干扰因素多，使得无人机图像中的目标检测非常困难。
随着深度学习理论和技术的迅速发展，无人机图像处理领域已经广泛应用深度学习技术，它不需要人工设计特征，而且不受场景限制，并且检测性能已远超传统方法。
王英博教授重点阐述了基于深度学习的目标检测2类算法，及YOLO算法的发展过程，分析了YOLOv1-YOLOv5算法的优缺点，提出了Yolov7的改进算法，阐述了改进过程，并经与改进前算法及与其他主流模型相比，改进的YOLOv7模型在检测精度方面表现最佳，满足了无人机小目标对于检测的准确性和可靠性的需求。
本次学术讲座的举办对学校本科、硕士生对无人机小目标检测技术领域的认识有着重大意义，它深化了师生对小目标检测技术的理解，拓展学生对小目标检测技术的视野，为师生们提供了一个深入交流与学习的机会。
