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无人机视角下基于深度学习的多目标跟踪研究进展

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基于无人机平台的多目标跟踪在智慧城市、农业生产、灾害预警与搜救等多个领域有广泛的应用前景。与普通视角下的多目标跟踪相对成熟不同，无人机视角下的多目标跟踪面临一系列尚未完全解决的问题，主要包括目标尺度变化、相似目标干扰、目标被遮挡和重叠以及目标分布不均等。梳理了近年来在普通视角下的经典多目标跟踪算法，并以基于检测的跟踪框架为主，综合分析了无人机视角下多目标跟踪领域的主要技术路线和最新方法。统计了性能评估方法和主流数据集，分析了当前无人机视角下多目标跟踪所面临的主要挑战，并对未来的研究趋势进行展望，旨在为后续相关研究提供参考。
Research Progress of Multi-Target Tracking Based on Deep Learning from Perspective of UAV

unmanned aerial vehicle(UAV)multi-target trackingdeep learningtracking by detectionjoint detection tracking

杨洋、宋品德、钟春来、曹立佳

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四川轻化工大学 自动化与信息工程学院,四川 宜宾 644000

四川轻化工大学 计算机科学与工程学院,四川 宜宾 644000

人工智能四川省重点实验室,四川 宜宾 644000

企业信息化与物联网测控技术四川省高校重点实验室,四川 宜宾 644000

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无人机(UAV) 多目标跟踪 深度学习 基于检测的跟踪 联合检测的跟踪

国家自然科学基金中国高校产学研创新基金研究生创新创业训练计划

519055402021ZYA11002Y2023271

2023

10.3778/j.issn.1002-8331.2307-0355

计算机工程与应用
华北计算技术研究所

计算机工程与应用

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.683
ISSN：1002-8331
年,卷(期)：2023.59(23)
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