【摘要】目标检测是计算机视觉领域的核心任务，而针对小目标的检测一直以来都是一项具有挑战性的问题。传统的 Yolov5 模型在无人机视频中对飞鸟这种小目标的检测存在一定的局限性，因为小目标的细节信息在图像数据中难以捕捉。为了提高飞鸟检测的准确度，本文引入了 SAHI 技术，即切片辅助推理方法，通过将 SAHI 技术与 Yolov5m 模型融合，旨在增强飞鸟这种小目标的特征表示能力，从而提高其在无人机视频中的检测效果。实验结果表明，与传统的 Yolov5m 模型相比，该设计在无人机航拍视频中展现出更强的小目标检测能力，能够有效地应对飞鸟这类小目标的挑战。这一研究为电力场景下无人机航拍视频中的飞鸟检测提供了更准确、鲁棒的解决方案，具有实际应用的潜力。