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基于融合数据关联的无人机多目标跟踪算法

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针对无人机视频中因目标被遮挡导致的身份跳变(ID Switch)问题，提出了一种基于融合数据关联的无人机多目标跟踪算法。该算法基于YOLOv4-tiny目标检测算法和DeepSORT目标跟踪算法实现无人机视频中多目标的实时检测与跟踪，并对级联匹配的数据关联进行优化，实现局部约束下的全局关联。首先，利用YOLOv4-tiny检测器获取目标检测框;其次，通过构造边缘代价函数计算最低成本，找到最佳数据关联，并在无人机视频帧上实现融合型数据关联;最后，采用CLEAR MOT评价指标进行了性能评估，并与基准的YOLOv4-tiny DeepSort算法进行了比较。实验结果表明，论文算法较基准算法跟踪准确度提升1％，身份跳变次数减少4％，提高了无人机的跟踪性能。
UAV Multi-target Tracking Algorithm Based on Fusion Data Association

周嘉麒、王指辉、廖万斌

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南京航空航天大学 南京 211106

无人机 多目标跟踪 深度学习 数据关联

南京航空航天大学研究生开放基金

kfjj20201506.

2022

10.3969/j.issn.1672-9730.2022.02.010

舰船电子工程
中国船舶重工集团公司第709研究所 中国造船工程学会 电子技术学术委员会

舰船电子工程

CSTPCD
影响因子：0.243
ISSN：1627-9730
年,卷(期)：2022.42(2)
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