申请/专利权人：桂林电子科技大学

申请日：2023-12-07

公开（公告）日：2024-03-01

公开（公告）号：CN117635661A

主分类号：G06T7/246

分类号：G06T7/246;G06T7/277

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.19#实质审查的生效;2024.03.01#公开

摘要：本发明涉及目标追踪技术领域，具体涉及一种基于LA‑DeepSORT的低空域无人机目标跟踪方法，通过捕获包含无人机的视频进行运动补偿处理并分帧处理，获得视频帧序列；使用目标检测模型检测所述视频帧序列，获得无人机目标的预测框和置信度；根据所述预测框和置信度初始化卡尔曼滤波器和跟踪器；更新卡尔曼滤波器和跟踪器，输出无人机跟踪结果。本发明使用运动补偿算法矫正相机运动干扰，引入MobileNetV3更好地提取无人机外貌特征，既增强了无人机跟踪方法中抗扰动性能又增强了无人机跟踪器的特征提取能力，有效减少低空域下目标跟踪的ID跳变、误报以及跟踪丢失或轨迹失配的概率。

主权项：1.一种基于LA-DeepSORT的低空域无人机目标跟踪方法，其特征在于，包括下列步骤：捕获包含无人机的视频进行运动补偿处理并分帧处理，获得视频帧序列；使用目标检测模型检测所述视频帧序列，获得无人机目标的预测框和置信度；根据所述预测框和置信度初始化卡尔曼滤波器和跟踪器；更新卡尔曼滤波器和跟踪器，输出无人机跟踪结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于LA-DeepSORT的低空域无人机目标跟踪方法

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