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申请/专利权人：西安工业大学
摘要：本公开实施例是关于一种基于ByteTrack的无人机对地多目标的跟踪方法。本公开实施例采用剪枝YOLOv8网络作为检测器提升检测效果，并利用通道剪枝方法大幅度降低了检测算法的执行效率。采用匀加速运动模型提升由于相机运动下的轨迹拟合能力，并引入NSA卡尔曼滤波使检测算法置信度动态影响轨迹预测。考虑到作战场景下目标的稀疏性，在目标与轨迹匹配失败的情况下，使用轨迹尺寸锁定策略以提升目标被遮挡或检测失效后的轨迹再匹配能力，降低IDSwitch，提升了精度和实时性。
主权项：1.一种基于ByteTrack的无人机对地多目标的跟踪方法，其特征在于，该方法包括：利用剪枝YOLOv8网络检测出视频数据中每一帧中所有有效目标的检测结果；其中，根据所述检测结果包括高置信度检测结果和低置信度检测结果；将所述高置信度检测结果与上一帧的所有所述有效目标的目标轨迹进行第一次关联匹配，以得到第一匹配结果；其中，所述第一匹配结果包括第一次匹配成功的轨迹、第一次未匹配到目标的轨迹和第一次未匹配到轨迹的目标；将所述低置信度检测结果和所述第一次未匹配到轨迹的目标再次进行第二次关联匹配，以得到第二匹配结果；其中，第二匹配结果包括第二次匹配成功的轨迹、第二次未匹配到目标的轨迹和第二次未匹配到轨迹的目标；对所述第一次未匹配到目标的轨迹进行得分判断，若所述得分大于第一阈值，则创建新的轨迹；将所述第一次匹配成功的轨迹、所述第二次匹配成功的轨迹、第二次未匹配到目标的轨迹和所述新的轨迹输入至卡尔曼滤波预测模型中，以更新当前帧的所有所述有效目标的所述目标轨迹。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安工业大学 一种基于ByteTrack的无人机对地多目标的跟踪方法
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