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本发明提供一种基于无人机机器视觉的轨道异物入侵检测方法和装置,其中,所述方法包括以下步骤:获取无人机视角下的样本异物数据集,并进行目标种类和位置的标注;构建基于深度学习回归的目标检测模型,通过样本异物数据集对目标检测模型进行训练,其中,目标检测模型在检测头前引入了CBAM注意力模块,且目标检测模型边界框采用CIOU_Loss损失函数;利用无人机沿轨道采集视频数据;对视频数据进行帧处理,获取待检测区域,待检测区域为轨道及其左右两边各宽一条轨道的宽度的范围;使用训练后的目标检测模型对待检测区域进行检测,以判断所述轨道是否有异物入侵。本发明能够提高轨道异物入侵检测的实时性,且检测范围较广,准确率较高。