【论文阅读】Deep learning for unmanned aerial vehicles detection: A review.

Al-lQubaydhi, N., Alenezi, A., Alanazi, T., Senyor, A., Alanezi, N., Alotaibi, B., Alotaibi, M., Razaque, A., & Hariri, S. (2024). Deep learning for unmanned aerial vehicles detection: A review. Computer Science Review, 51(100614), 100614. https://doi.org/10.1016/j.cosrev.2023.100614

深度学习用于无人机检测：综述。

摘要：
无人机作为一种新型的空中机器人，使用方便且价格低廉，这促进了个人和组织的购买。业余无人机的这种明确和广泛存在可能会造成许多危险，例如通过到达当局和个人的敏感位置而侵犯隐私。在本文中，我们总结了无人机使用的性能影响因素和主要障碍，并简要介绍了深度学习的背景。然后，我们总结了无人机的类型以及相关的不道德行为、安全、隐私和网络安全问题。然后，对当前基于深度学习的无人机检测方法进行了全面的文献综述。由于商业和娱乐无人机的快速发展及其对空域安全的综合风险，这一研究领域在过去二十年中兴起。还讨论了各种深度学习算法及其框架，这些算法涉及用于检测无人机的技术及其应用领域。无人机探测技术分为四类：视觉、雷达、声学和基于射频的方法。这项研究的结果证明，尽管存在一些挑战，但基于深度学习的无人机检测和分类看起来很有希望。最后，我们提供了一些建议，以满足未来的期望。

图1. 综述文章的方法组织。

图2. 组织拥挤天空的建议。

图3. 典型的卷积神经网络架构。