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申请/专利权人：沈阳航空航天大学
摘要：本发明提供一种基于GMA‑DCF的低空无人机跟踪方法及装置，涉及图像检测技术领域，本发明收集低空无人机视频图像数据集；根据所述低空无人机视频图像数据集，训练GMA‑DCF模型，该GMA‑DCF模型所述GMA‑DCF模型为判别相关滤波器DCF模型，并将判别相关滤波器DCF模型中的图像特征引入群混合注意力机制GMA；基于训练好的所述GMA‑DCF模型，输入低空无人机飞行视频进行跟踪测试，判断无人机跟踪情况。本申请基于判别相关滤波网络模型的识别，可以对低空无人机进行跟踪监视，减少低空风险。
主权项：1.一种基于GMA-DCF的低空无人机跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S101：收集低空无人机视频图像数据集，并将无人机视频图像数据集划分为训练集合测试集；所述无人机视频图像数据集包括无人机视频以及无人机图片；步骤S102：根据无人机视频图像数据集，建立并训练GMA-DCF网络模型；步骤S103：基于训练好的GMA-DCF网络模型，输入低空无人机飞行视频进行实时飞行跟踪检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 沈阳航空航天大学 一种基于GMA-DCF的低空无人机跟踪方法及装置
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