摘要
利用无人机实现精准的人群定位对于高效的人群管理至关重要，不仅适用于大型活动和公共集会，也适用于日常城市人流的监测。传统基于高分辨率无人机影像进行微小目标定位的方法，往往在精度和效率方面存在局限，主要受限于图像缩放与滑动窗口技术的瓶颈。为应对这些挑战，本文提出一种专为点目标定位设计的新方法。同时，引入了像素蒸馏（Pixel Distill）模块，通过一次性从单个像素中提取空间信息，显著提升对高分辨率图像的处理能力。此外，本文还发布了一个名为UP-COUNT的新数据集，该数据集专为现代无人机应用场景而设计，有效应对无人机影像中的多种挑战，例如图像采集过程中相机与目标同时运动等问题，从而推动了人群管理应用的技术进步。在所提出的UP-COUNT数据集以及广泛使用的DroneCrowd数据集上进行的全面评估表明，本文方法在性能上显著优于现有技术，充分验证了其在基于无人机的人群目标定位任务中的有效性。这些改进显著增强了算法在真实场景中的适用性，使得在动态环境中实现更可靠的人群定位与计数成为可能。