無(wú)人機(jī)巡檢場(chǎng)景中，小目標(biāo)檢測(cè)的難點(diǎn)主要在于無(wú)人機(jī)在低空飛行時(shí)，由于受到風(fēng)力、氣流等因素的影響，目標(biāo)物體可能會(huì)被遮擋或者發(fā)生變形。為了解決這一問(wèn)題，可以采取以下措施：

1. 多傳感器融合：利用多個(gè)傳感器（如紅外、熱成像、可見(jiàn)光等）對(duì)目標(biāo)進(jìn)行多角度、多波段的觀測(cè)，提高目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。

2. 深度學(xué)習(xí)技術(shù)：采用深度學(xué)習(xí)模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、深度信念網(wǎng)絡(luò)DBN等）對(duì)無(wú)人機(jī)拍攝的圖像進(jìn)行特征提取和目標(biāo)識(shí)別，提高小目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確率。

3. 自適應(yīng)濾波器：在無(wú)人機(jī)巡檢過(guò)程中，根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)情況，實(shí)時(shí)調(diào)整濾波器的參數(shù)，以適應(yīng)不同情況下的目標(biāo)檢測(cè)需求。

4. 邊緣檢測(cè)與跟蹤：通過(guò)邊緣檢測(cè)算法（如Sobel、Canny等）對(duì)目標(biāo)進(jìn)行初步定位，然后使用跟蹤算法（如卡爾曼濾波器KF、粒子濾波器PF等）對(duì)目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)跟蹤，以提高目標(biāo)檢測(cè)的穩(wěn)定性和可靠性。

5. 數(shù)據(jù)預(yù)處理與增強(qiáng)：對(duì)無(wú)人機(jī)拍攝的原始圖像進(jìn)行去噪、對(duì)比度調(diào)整、直方圖均衡化等處理，以提高圖像質(zhì)量；同時(shí)，通過(guò)旋轉(zhuǎn)、縮放、平移等操作對(duì)目標(biāo)進(jìn)行增強(qiáng)，提高目標(biāo)檢測(cè)的魯棒性。

6. 實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤：采用實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法（如MeanShift、Kalman濾波等），對(duì)無(wú)人機(jī)巡檢過(guò)程中遇到的小目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別和跟蹤，確保目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和連續(xù)性。