原文出自 Drones 期刊

Chen, C.; Zheng, Z.; Xu, T.; Guo, S.; Feng, S.; Yao, W.; Lan, Y. YOLO-Based UAV Technology: A Review of the Research and Its Applications. Drones 2023, 7, 190. https://doi.org/10.3390/drones7030190

基于YOLO的无人机技术，是在跨学科或多领域合作研究背景下，由You Only Look Once (YOLO) 目标检测算法和无人机技术交叉融合提出。该技术中，无人机可以为YOLO算法提供了更多的应用场景，而YOLO算法可以协助无人机完成更多的新颖任务，二者可以相辅相成进一步方便人们的日常生活，同时为各自行业的生产力作出贡献。在技术交叉融合成为新焦点的背景下，研究人员通过整合上述两种技术，提出了基于YOLO的无人机技术 (YOLO-Based UAV Technology, YBUT)。目前，基于YOLO的无人机技术尚处于快速发展阶段，每年与该技术研究相关的文献发表量在逐年增加 (图1)，研究人员对该技术领域关注度越来越高，技术影响范围越来越大。自2017年被提出至今，该技术应用已超过41个主题方向，包括工程、交通、农业、自动化等热门方向 (表1~3)。来自沈阳农业大学的陈春玲教授及其团队在 Drones 期刊发表了文章，介绍了YBUT的发展历程，并回顾了上述领域的实际应用 (图2)，以帮助新用户快速了解YBUT，帮助研究人员、消费者和利益相关者快速了解该技术的研究进展。同时还讨论了YBUT的未来，以帮助探索该技术在新领域的应用。

表1. 基于YOLO的无人机技术应用的41个研究主题方向

图1. 2017~2022年在顶级期刊和会议上发表的论文数量

图2. 基于YOLO的无人机技术在国内外的应用领域调查：(a) 英文期刊的热门领域，(b) 中文期刊的热门领域

表2. 农业中部分基于YOLO的无人机技术论文概览

表3. 工程中部分基于YOLO的无人机技术论文概览

随着基于YOLO的目标检测技术和专业无人机研究的快速发展，基于YOLO的无人机产业掀起了多领域应用、多方位发展的技术热潮。在各种尖端技术的辅助下，有可能在创造良好的生态、环境和社会效益的同时，提高生产力和生活质量，创造经济效益。随着该技术的发展，它的价值和潜力越来越明显，但以下内容还有待提高：

(1) 提高无人机所获取数据集的质量和训练适合航空图像的YOLO算法；

(2) 研究适用于无人机嵌入式处理器的目标检测算法；

(3) 结合YOLO检测环境，开发专业、稳定、可靠的无人机；

(4) 针对多种应用场景，增强基于YOLO的无人机技术系统的安全性；

(5) 普及基于YOLO的无人机技术知识，培养应用型技术人才，完善相关法律法规和业务规范。

在任何时期，社会进步都需要先进的生产力作为基础，每一次进步都需要时间来发展。当一个新兴领域变得流行时，该领域就会聚集大部分当前资源来开发它，使其迅速发展并扩散到其他领域。然后，在与其他领域充分融合后，以实际应用的方式呈现给人们，以满足生活的需求，使人们受益。

Drones 期刊介绍

主编：Diego González-Aguilera, University of Salamanca, Spain; Pablo Rodríguez-Gonzálvez, University of León, Spain

期刊主要涵盖无人机、无人机系统、远程驾驶航空器系统、水下无人机以及无人地面载具等相关的最新科学技术及应用。目前期刊已被Scopus和SCIE (Web of Science) 等权威数据库收录。

2022 Impact Factor：4.8

2022 CiteScore：6.1

Time to First Decision：17.9 Days

Time to Publication：39 Days