在繁华的夜市中，无人机作为移动的“空中眼”，为摊位管理、人流监控提供了前所未有的便利，夜间环境下光线不足，导致无人机拍摄的图像质量下降，噪声增加，给后续的数据处理带来了巨大挑战。
问题提出： 在夜市摊位监控的场景中，如何有效利用无人机夜间拍摄的高噪声、低对比度图像进行目标检测、计数及行为分析，同时保证处理效率和准确性？
解答： 关键在于采用先进的图像增强与深度学习技术，通过图像增强算法对夜间图像进行去噪、亮度提升和对比度增强，改善图像质量，随后，利用训练有素的深度学习模型，如YOLO、Mask R-CNN等，对增强后的图像进行目标检测与识别，针对夜市摊位密集、人群流动大的特点，可引入时空上下文信息，提高目标计数的准确性和稳定性，结合边缘计算技术，将部分数据处理任务在无人机端就近完成，减少数据传输压力，提升整体处理效率。
通过上述方法，即使在夜间复杂光照条件下，也能实现对夜市摊位的精准监控与高效管理，为夜市的安全与秩序保驾护航。
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