利用无人机图像基于深度学习对地面建筑物目标进行检测，特别是针对偏僻地区房屋目标的检测，相对人工方式提高了检测效率。应用无人机航拍技术获取视频数据，建立专用的建筑物数据集，提出一种YOLOv5算法的改进模型，融合注意力机制并改进损失函数，添加针对小目标的检测层。实验结果表明，建筑物目标识别的准确率为94.2%,平均精确度均值为96.4%,检测速度为每秒88.9帧。
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