dji-tello-object-detection-segmentation

让 Tello 无人机实时识别并追踪目标，开箱即用。

这是一个面向 DJI Tello 无人机的现代实例分割项目，基于 YOLOv8 和 Detectron2 实现实时目标检测与分割。它解决了 Tello 无人机在自主飞行中无法有效识别和跟踪特定物体的问题，提供了模块化的设计，方便开发者集成到自己的无人机应用中。核心能力包括实时视频流处理、目标检测、实例分割、自主跟踪，以及通过 DJI Tello SDK 进行飞行控制。项目代码结构清晰，支持自定义训练数据，适合用于无人机巡检、搜救、科研教学等场景。

开源 free 智能体

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GitHub 星标 ★ 69

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类智能体

开发团队dronefreak

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/dronefreak/dji-tello-object-detection-segmentation

定价模式free

价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，可免费使用和修改，无在线服务或付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型aerial-robotics,autonomous-agents,autonomous-robots,computer-vision-opencv,cv,detectron2,dji-tello-drone,drone-programming,drones,instance-segmentation,object-detection,python,pytorch,semantic-segmentation,yolov8

GitHub 星标★ 69

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2019-05-02 00:00:00

最近更新2026-08-26 00:00:00

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数4

使用教程

核心亮点

集成 YOLOv8 和 Detectron2，检测分割精度高
模块化设计，易于扩展和二次开发
支持自主跟踪，实现动态目标跟随

不足之处

依赖 Tello 硬件，无法跨平台使用
文档/社区待观察

适用场景

无人机自主巡检（如电力线路、建筑检查）
搜救任务中识别被困人员或物体
科研教学中的目标检测与跟踪实验

替代项目

Tello-Python、DJI Tello ROS、YOLOv5-Tello

项目介绍

dji-tello-object-detection-segmentation 是计算机视觉领域的开源项目，由 dronefreak 开发，2019 年首次发布。

它收录于计算机视觉分类，该分类目前共有 446 个项目，GitHub 星标数为 69。

项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-08-26。Apache-2.0 许可证，可免费使用和修改，无在线服务或付费版本。

它主要面向的使用场景是：无人机自主巡检（如电力线路、建筑检查）。同类可对比的替代方案包括 Tello-Python、DJI Tello ROS、YOLOv5-Tello。

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