Con la expansión del mercado civil de UAV (Vehículo Aéreo No Tripulado), los UAV también se utilizan cada vez más en actividades ilegales como espionaje y vigilancia de la privacidad. Por lo tanto, cómo controlar eficazmente las actividades de UAV en las ciudades se ha convertido en un problema urgente a resolver. Considerando el entorno urbano y el rendimiento del radar de las señales de comunicación, en este documento se propone un esquema de detección de objetivos de baja altitud basado en estaciones base 5G. Se utiliza una señal 5G como fuente de radiación externa, se adopta el método de separación de transceptor y se utilizan las ondas dispersas hacia adelante para completar la detección de UAV. Este documento analiza principalmente el principio de detección de dispersión hacia adelante en un entorno urbano, donde la onda dispersa hacia adelante de un objetivo es más fuerte que la onda reflejada hacia atrás y contiene información tanto de diferencia de altura como de altura de línea media sobre el objetivo. Basándose en la teoría anterior, este documento propone un algoritmo de reconocimiento de ondas dispersas hacia adelante basado en YOLOv3-FCWImageNet, que transforma el problema de reconocimiento de ondas dispersas hacia adelante en un problema de detección de objetivos y logra el reconocimiento de ondas dispersas hacia adelante utilizando el excelente rendimiento de los algoritmos en el campo del reconocimiento de imágenes. Los resultados de la simulación muestran que FCWImageNet puede distinguir efectivamente dos objetivos de baja altitud diferentes y realizar el monitoreo y clasificación de UAVs.