R360-UAVmodelTool

无人机检测 ONNX 模型推理工具

项目概述

基于ONNX Runtime的无人机目标检测解决方案，支持：

• GPU加速推理（需CUDA环境）
• 自适应图像预处理流水线（CPU/GPU双模式）
• 误报过滤机制（ORB特征匹配）
• 多格式检测报告生成（CSV/Excel）

环境要求

• Python 3.8+

• 依赖库：

  onnxruntime-gpu==1.16.0
  opencv-python==4.8.0
  numpy==1.24.3
  tqdm==4.66.1
  openpyxl==3.1.2
  

快速开始

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 单张图片检测
python inference.py --input test.jpg --threshold 0.5 \
    --output results --report excel

# 批量检测目录
python inference.py --input UAV/ --max-bbox-ratio 0.1 \
    --output batch_results --report all

参数说明

参数	类型	默认值	说明
--input	path	必填	输入图像路径/目录
--threshold	float	0.45	检测置信度阈值
--max-bbox-ratio	float	0.05	最大检测框面积比例
--output	path	自动生成	输出目录（自动创建）
--report	[csv/excel/all]	excel	报告格式
--save-empty	flag	False	保存无检测结果的图像

结果输出

输出目录包含：

• 目标截图/：检测到的无人机目标截图
• 检测报告.xlsx：包含检测时间、置信度、坐标等详细信息
• 带检测框的标注图像

模型管理

模型版本通过文件名自动识别（如：UAV-250321.onnx 版本号为250321）

常见问题

Q: 如何启用GPU加速？ A: 确保安装onnxruntime-gpu并配置CUDA环境，程序会自动优先使用GPU

Q: 误报特征库如何更新？ A: 将误报样本放入false_positive目录，程序启动时会自动加载