{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{-“日期部分”：[2022,11,3]]，“日期时间”：“2022-11-03T04:41:04Z”，“时间戳”：1667450464041}，“出版商位置”：“查姆”，“参考计数”：24，“出版者”：“斯普林格自然瑞士”，“isbn-type”：[{“值”：“9783031202322”，“类型”：”打印“}，{“值”：“9783031202339”，“类型”：“electronic”}]，“license”：[{“start”：{“date-parts”：[[2022,1,1]]，“date-time”：“2022-01-01T00:00:00Z”，“timestamp”：1640995200000}，“content-version”：“tdm”，“delay-in-days”：0，“URL”：“https:\\/www.springer.com\/tdm”}：1640995200000}，“content-version”：“vor”，“delay-in-days”：0，“URL”：“https:\/\/www.springer.com//tdm”}]，“content-domain”：{“domain”:[“link.springer.com”]，“crossmark-restriction”：false}，“short-container-title”：[]，“published-print”:{“date-parts”：[[2022]}，”DOI“：”10.1007\/978-3-031-20233-9_69“，”type“：”book-capter“，”created“：{”date-part“：[2022,11,3]]，”日期时间“：”2022-11-03T00:02:48Z“，”时间戳“：1667433768000}，“page”：“684-693”，“update-policy”：”http://\/dx.doi.org\/10.1007\/springer_crossmark_policy“，”source“：”Crossref“，“is-referenced-by-count”：0，“title”：[“基于轻量化设计和特征融合的无人机航空摄影交通目标检测”]，“prefix”：“10.1007”，“author”：[{“给定”：“雪森”，“家族”：“马”，“sequence”：“first”，“affiliance”：[]}，{“给定”：“天保”，“家庭”：“周”，“序列”：“附加”，“从属”：[]}，{“给出”：“吉”，“家族”：“马”，“顺序”：“额外”，“隶属”：[]}，}“给定的”：“公会”，“家人”：“蒋”，“排序”：“添加”，“附属”：[]}297“，”在线发布“：{”日期部分“：[2022,11,3]]}，“reference”：[{“key”：“69_CR1”，“doi-asserted-by”：“publisher”，《first page》：“164”，‘doi’：“10.1016\/j.cities.2019.03.022”，“volume”：”92“，“author”：“P Zhao”，“year”：“2019”，“unstructured”：“Zhao，P.，Hu，H.：成长中的特大城市交通拥堵的地理格局：来自北京的大数据分析。cities 92，164\u2013174（2019）”，“journal-title”：“Cities”}，{“key”：“69_CR2”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Bhaskaranand，M.，Gibson，J.D.：无人机侦察和监视的低复杂度视频编码。摘自：2011-MILCOM 2011军事通信会议，第1633\u20131638页。IEEE Press，New York（2011）“，“DOI”：“10.1109\/MILCOM.2011.6127543”}，{“key”：“69_CR3”，“unstructured”：“Madawalagama，S.，Munasinghe，N.，Dampgama，S.D.P.J.，Samarkoon，L.：使用消费级无人机进行低成本航空测绘。摘自：第37届亚洲遥感会议第1\u20138页（2016）”}、{“key”：《69_CR4》，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“first page”：107“，”DOI“：”10.1007\/978-3-319-07488-7_8“，”volume-title“：”Field and Service Robotics“，”author“：”I Sa“，”year“：”2015“，”unstructured“：”Sa，I.，Hrabar，S.，Corke，P.：包含高速视觉的杆式无人机室外飞行测试。收录：Mejias，L.、Corke，P.、Roberts，J.（编辑）《现场和服务机器人学》，第107\u2013121页。查姆施普林格（2015）。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-319-07488-7_8“}，{”key“：”69_CR5“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first page“：“86297”，”doi“：”10.1109\/ACCESS.2019.2922213“，”volume“：用于启用无人机（UAV）在智能城市场景中。IEEE Access 7，86297\u201386305（2019）“，”journal-title“：”IEEE Access“}，{”key“：”69_CR6“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Girshick，R.、Donahue，J.、Darrell，T.、Malik，J.：丰富的特征层次结构可用于准确的对象检测和语义分割。摘自：IEEE计算机视觉和模式识别会议记录，第580\u2013587页。IEEE Press，New York（2014）”，“DOI”：“10.1109\/CVPR.2014.81”}，｛“key”：“69_CR7”，“DOI断言”：“crossref”，“非结构化”：“Girshick，R.:Fast R-CNN.In：《IEEE国际计算机视觉会议录》，第1440\u20131448页。IEEE Press，New York（2015）“，“DOI”：“10.1109\/ICCV.2015.169”}，{“key”：“69_CR8”，“unstructured”：“Ren，S.，He，K.，Girshick，R.，Sun，J.：Faster R-CNN:towards real-time object detection with region proposition networks.In:Advances In Neural Information Processing Systems，28。（2015）“｝，｛”key“：”69_CR9“，”doi asserted by“：”crossref“，”nonstructured“：”Lin，T.Y.，Doll\u00e1r，P.，Girschick，R.，He，K.，Hariharan，B.，Belongie，S.：用于对象检测的特征金字塔网络。在：IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集，第2117\u20132125页。IEEE Press，New York（2017）“，“DOI”：“10.1109\/CVPR.2017.106”}，{“key”：“69_CR10”，“series-title”：“计算机科学课堂讲稿”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“first page”：”21“，“DOI”：”10.1007\/978-3319-46448-0_2“，“volume-title”：”Computer Vision\u2013 ECCV 2016“，“author”：“W Liu”，“year”：“2016”，“unstructured”：“Liu，W.等：SSD：单发多盒探测器。在：Leibe，B.，Matas，J.，Sebe，N.，Welling，M.（编辑）ECCV 2016。LNCS，第9905卷，第21\u201337页。查姆施普林格（2016）。https:\/\/doi.org\/10007\/978-3-319-46448-0_2“}，{”key“：”69_CR11“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Redmon，J.，Divvala，S.，Girshick，R.，Farhadi，A.：你只看一次：统一的实时对象检测。摘自：IEEE计算机视觉和模式识别会议记录，第779\u2013788页。IEEE Press，New York（2016）“，“DOI”：“10.1109\/CVPR.2016.91”}，{“key”：“69_CR12”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Lin，T.Y.，Goyal，P.，Girshick，R.，He，K.，Doll\u00e1r，P.：稠密目标检测的焦损。摘自：IEEE国际计算机视觉会议记录，第2980\u20132988页。IEEE Press，New York（2017）“，“DOI”：“10.1109\/ICCV.2017.324”}，{“key”：“69_CR13”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Zhang，P.，Zhong，Y.，Li，X.：SlimYOLOv3:更窄、更快、更适合实时无人机应用。摘自：IEEE\/CVF国际计算机视觉研讨会论文集，第37\u201345页。IEEE Press，New York（2019）“，“DOI”：“10.1109\/ICCVW.2019.00011”}，{“key”：“69_CR14”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Wang，X.，Li第099\u2013104页。IEEE Press，New York（2021）“，”DOI“：”10.1109\/ICAIIC51459.2021.9415214“}，{”issue“：”8“，”key“：”69_CR15“，”DOI-asserted-by“：”publisher“，”first page“：“8448”，“DOI”：“10.1007\/s10489-021-02893-3”，“volume”：“52”，“author”：“W Sun”，“year”：“2021”，“unstructured”：“Sun，W.，Dai，L.，Zhang，X.，Chang，P.，He，X.：RSOD：无人机交通监控中的实时小目标检测算法。应用。智力。52（8），8448\u20138463（2021）“，“期刊标题”：“申请。智力。“}，{“key”：“69_CR16”，“unstructured”：“Redmon，J.，&Farhadi，A.：YOLOv3:增量改进。arXiv预打印arXiv:18 04.02767（2018）”}，“{”key“：”69_CR17“，”unstructure“：”Bochkovskiy，A.，Wang，C.Y.，Liao，H.Y.M.：YOLOv4:目标检测的最佳速度和准确度。arXiv:2004.10934（2020）由“：”插入crossref”，“非结构化”：“Wang，K.，Liew，J.H.，Zou，Y.，Zhou，D.，Feng，J.：PANet：具有原型对齐的少量快照图像语义分割。摘自：IEEE计算机视觉国际会议论文集，第9197\u20139206页。IEEE Press，New York（2019）“，”DOI“：”10.1109\/ICCV.2019.00929“}，{”issue“：”9“，”key“：”69_CR19“，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“first page”：“1904”，“DOI”：“10.1109\/TPAMI.2015.2389824”，”volume“：“37”，”author“：”K He“，”year“：”2015“，”unstructured“：”He，K.，Zhang，X.，Ren，S.，Sun，J.：用于视觉识别的深层卷积网络中的空间金字塔池。IEEE传输。模式分析。机器。智力。37（9），1904\u20131916（2015）”，“期刊标题”：“IEEE Trans。模式分析。机器。智力。“}，{”key“：”69_CR20“，”unstructured“：”Benjumea，A.，Teeti，I.，Cuzzolin，F.，&Bradley，A.：YOLO-Z：改进无人驾驶车辆YOLOv5中的小目标检测。arXiv预印本arXiv:2112.11798（2021）“}朱鹏、杜德、文力等：VisDrone-VID2019：视觉与视频挑战结果中的无人机目标检测相遇。摘自：IEEE计算机视觉研讨会国际会议记录，第227\u2013235页。IEEE Press，New York（2019）“}，{“key”：“69_CR22”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Ghiasi，G.，Lin，T.Y.，Le，Q.V.:NAS-FPN:学习用于对象检测的可缩放特征金字塔结构。摘自：IEEE计算机视觉和模式识别会议记录，第7029\u20137038页。IEEE Press，New York（2019）“，“DOI”：“10.1109\/CVPR.2019.00720”}，{“key”：“69_CR23”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Li，C.，Yang，T.，Zhu，S.，Chen，C.，Guan，S.：航空图像中密度图引导目标检测。摘自：IEEE\/CVF计算机视觉和模式识别研讨会会议记录，第737\u2013746页。IEEE Press，New York（2020）“，“DOI”：“10.1109\/CVPRW50498.2020.00103”}，{“key”：“69_CR24”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Yang，F.，Fan，H.，Chu，P.，Blasch，E.，Ling，H.：航空图像中的聚类目标检测。摘自：IEEE\/CVF国际计算机视觉会议论文集，第8311\u20138320页。IEEE Press，New York（2019）“，”DOI“：”10.1109\/ICCV.2019.00840“}]，”container-title“：[”生物识别“，”计算机科学课堂讲稿“]，”原文标题“：[]，”link“：[{”URL“：”https:\/\/link.springer.com/content\/pdf\/10.1007\/978-3-031-20233-9_69“，”content-type“：”unspecified“，”内容版本“：”vor“，”intended-application“：”相似性检查“}”，“存放”：{“日期部分”：[[2022,11,3]]，“日期时间”：“2022-11-03T00:35:45Z”，“时间戳”：1667435745000}，“分数”：1，“资源”：{“主要”：}“URL”：“https:\/\/link.springer.com\/10.1007\/978-3-031-20233-9_69”}}，”副标题“：[]，”短标题“：[]，”已发布“：{”日期部分“：[2022]]}，“ISBN”：[“9783031202322”，“97830.31202339”]，“references-count“：24，”URL“：”http://\/dx.doi.org\/10.1007\/978-3-031-20233-9_69“，”关系“：{}，”ISSN“：[”0302-9743“，”1611-3349“]，”ISSN-type“：[{”value“：”0302-7743“、”type“:”print“}、{”value“：”1611-33049“、”类型“：”electronic“}]、“subject”：[]、“published”：{“date-parts”：[2022]}，“assertion”：[{“value”：“2022年11月3日”，“order”：1，“name”：“first_online”，“label”：“First Online”，“group”：{“name”：“ChapterHistory”，“label”：“Chapter History“}}，{“value”：“CCBR”，“order”：1，“name”:“conference_acrombior”，“table”：“conference-acronym”，“group”：{name”：”ConferenceInfo“，”label“：“Conversation Information”}}、{“value”：“Chinese conference on Biometric Recognition”，”order“2，”name“：”conference_name“，”标签“：“会议名称”，“group“：{”name“：”ConferenceInfo“，”label“：”会议信息“}}，{”value“：”Beijing“，”order“：3，”name“:”Conference_city“，”table“：”conferency city“，”group“，：“会议信息“}}，{”value“：”2022“，”order“：5，”name“：”Conference_year“，”label“：”Conference_year“，“group”：{“name”：“ConferenceInfo”，“label”：“会议信息”}}、{“value”：“2022年10月27日”，“order”：7，“name”:“Conference_start_date”，：“2022年10月28日“，”order“：8，”name“：”conference_end_date“，”label“：”会议结束日期“，”group“：名称“：”conference_id“，”label“：”会议id“，”group“：{”name“：”ConferenceInfo“，”label“：“会议信息”}}，{”value“：”https:\/\/ccbr99.cn\/“，”order“：11，“name”：“conferenceurl”，“label”：“会议url”，“group”：{“name”:“ConferenceInformo”，“table”：“ConferencieInformation”}}}“label”：“type”，“group”：{“name”：ConfEventPeerReviewInformation“，”label“：”同行评议信息（由会议组织者提供）“}}，{”value“：”CMT“，”order“：2，”name“：”conference_management_system“，”标签“：”会议管理系统“，”group“：115“，”order“：3，”name“：”number_of_submissions_sent_for_review“，”label“：”发送供审阅的提交数“，”group“：name“：”ConfEventPeerReviewInformation“，”label“：”同行评审信息（由会议组织者提供）“｝｝，｛”value“：”0“，”order“：5，”name“：”number_of_short_papers_accepted“，”label“：”number of short papers accepted“，”group“：”name“：”ConfEventPeerReviewInformation“，”label“：”同行评审信息（由会议组织者提供）“｝｝value“：”61%-该值由等式“接受的全文数”/“发送供审阅的提交数*100”计算，然后四舍五入为整数。“，”order“：6，”name“：”acceptance_rate_of_full_papers“，”label“：”全文接受率“，”group“：｛”name“：”ConfEventPeerReviewInformation“，”label“：”同行评审信息（由会议组织者提供）“｝｝，｛”value“：”3“，”order“：7，”name“：”average_number_of_reviews_per_paper“，”label“：”平均每篇论文的评审数“，”group“：｛”name“：”ConfEventPeerReviewInformation“，”label“：”同行评议信息（由会议组织者提供）“}}，{“value”：“3”，“order”：8，“name”：“average_number_of_papers_per_reviewer”，“label”：“每个审阅者的平均论文数”，“group”：}，{“value”：“No”，“order”：9，“name”：“external_reviewers_involved”，“label”：“涉及外部审阅者”，“group”：{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”，“table”：“同行审阅信息（由会议组织者提供）”}}]}}