1、项目介绍
python无人机目标识别+目标跟踪检测系统
（OpenCV+YOLO实现）
计算机毕业设计（包含文档+源码+部署教程）
目标识别+目标跟踪

2、项目界面
（1）目标跟踪

（2）目标识别

3、项目说明
基于OpenCV+YOLO的无人机目标识别和跟踪检测系统是一种利用计算机视觉技术，实现对无人机目标进行自动识别和实时跟踪的应用系统。以下是该系统的主要介绍：

数据采集：系统通过摄像头或其他传感器获取无人机飞行场景中的图像或视频数据。这些数据包含了无人机目标的视觉信息。

目标识别：系统利用OpenCV作为图像处理库，结合YOLO（You Only Look Once）目标检测算法，对图像或视频数据进行目标识别。YOLO是一种实时物体检测算法，能够快速且准确地检测出图像中的不同类别目标。

目标跟踪：系统在识别到无人机目标后，利用跟踪算法（如卡尔曼滤波、光流法等）对目标进行实时跟踪。通过连续的图像帧间跟踪，可以有效追踪无人机目标的位置和运动轨迹。

可视化展示：系统将识别和跟踪结果以图形界面或者图像视频的形式展示出来，使用户能够实时观察和监控无人机目标的状态和位置变化。

用户交互：系统提供用户友好的界面和交互设计，用户可以通过界面进行系统的启动、停止和参数设置等操作。同时，用户也可以选择不同的显示模式、切换摄像头或图像源、调整跟踪算法等。

实时处理：系统使用高效的算法和并行计算技术，能够在实时性要求下进行目标识别和跟踪处理。无人机的目标位置和状态信息可以实时反馈给用户或其他系统。

综上所述，基于OpenCV+YOLO的无人机目标识别和跟踪检测系统是一款利用计算机视觉技术进行开发的应用系统，通过图像或视频数据采集、目标识别和跟踪算法实现对无人机目标的自动识别和实时追踪。该系统可以广泛应用于无人机监控、安全防护、航拍摄影等领域，提高无人机操作的智能化水平。