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随着无人机技术和深度学习技术的发展,基于深度学习的多目标检测算法在工业无人机中得到了广泛的应用。针对目前基于深度学习的多目标检测算法占用大量计算量资源,难以在算力有限的中小型无人机平台上实时运行的问题,分析了深度学习算法在低功耗CPU上的耗时,提出一种卷积神经网络计算优化方法。在机载计算机中进行仿真,结果表明在检测效果基本不变的条件下,算法帧率达到了56FPS,实现了无人机平台上的实时多目标检测。