针对UAV在仿真实验中自动跟踪移动目标的需求,提出基于改进CSRT(channel and spatial reliability-aware tracker)算法的无人机长时自动跟踪方法。通过导向滤波加拉普拉斯算子LOGF(laplacian of guided filter)检测获取目标边缘特征,再...针对UAV在仿真实验中自动跟踪移动目标的需求,提出基于改进CSRT(channel and spatial reliability-aware tracker)算法的无人机长时自动跟踪方法。通过导向滤波加拉普拉斯算子LOGF(laplacian of guided filter)检测获取目标边缘特征,再与HOG(histogram of oriented gradient)和CN(color names)特征融合,增强算法对目标的判别能力;使用平均峰值相关能量和感知哈希汉明距离来综合判定目标状态,当判定目标被遮挡时,采用YOLOv8定位目标,再将定位结果传输至跟踪算法继续跟踪目标。仿真结果表明:在搭建的仿真环境中算法能够在目标被遮挡时仍能长时稳定的跟踪目标,为无人机目标跟踪算法研究提供了良好的仿真实验环境。展开更多
文摘针对遥感图像中大纵横比目标因正样本不足而出现的学习不充分问题,提出一种基于形状自适应标签分配的遥感有向目标检测网络(shape-adaptive label assignment for oriented object detection network,SALANet)。首先,引入纵横比敏感系数建立目标几何特征与正样本数量的动态映射关系,缓解传统方法中固定分配规则引发的样本分布不平衡问题;其次,设计自适应标签分配策略,通过对交并比(intersection over union,IoU)进行排名实现高质量正样本选择;最后,提出中心轴先验,将圆形中心先验区扩展为目标中心轴的矩形区域,增强大纵横比目标的几何特征表征能力。在DOTAv1.0和HRSC2016数据集上的对比实验表明,SALANet分别取得0.777 1和0.932 3的平均精度均值(mean average precision,mAP),较基线方法RoI Transformer分别提升8.15%和2.87%。
文摘针对UAV在仿真实验中自动跟踪移动目标的需求,提出基于改进CSRT(channel and spatial reliability-aware tracker)算法的无人机长时自动跟踪方法。通过导向滤波加拉普拉斯算子LOGF(laplacian of guided filter)检测获取目标边缘特征,再与HOG(histogram of oriented gradient)和CN(color names)特征融合,增强算法对目标的判别能力;使用平均峰值相关能量和感知哈希汉明距离来综合判定目标状态,当判定目标被遮挡时,采用YOLOv8定位目标,再将定位结果传输至跟踪算法继续跟踪目标。仿真结果表明:在搭建的仿真环境中算法能够在目标被遮挡时仍能长时稳定的跟踪目标,为无人机目标跟踪算法研究提供了良好的仿真实验环境。
