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低空小飞行物视频检测与追踪关键技术
被引量:
2
1
作者
赵士瑄
刘维谦
+1 位作者
程志
隋运峰
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第A01期13-17,共5页
基于可见光图像信号对无人机等低空飞行物进行检测和追踪时,面临目标成像小、低空背景干扰多、目标速度变化快等技术难点。针对目标探测模型的性能与速度难以兼顾的问题,提出了能够保持模型性能并大幅降低运算复杂度的通用深度学习模型...
基于可见光图像信号对无人机等低空飞行物进行检测和追踪时,面临目标成像小、低空背景干扰多、目标速度变化快等技术难点。针对目标探测模型的性能与速度难以兼顾的问题,提出了能够保持模型性能并大幅降低运算复杂度的通用深度学习模型优化框架,实现单帧图像的目标快速检测。进一步针对目标追踪问题,利用连续检测数据,在基于探测和学习的追踪技术框架上,提出了单目标航迹追踪方法,在单帧检测结果的基础上进一步提升了准确性。测试结果显示该方法能在降低约30%计算时间的情况下仍保持运算性能,从而实现实时的高机动性目标追踪。
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关键词
小飞行物探测
目标追踪
卷积神经网络优化
智能追踪系统
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职称材料
题名
低空小飞行物视频检测与追踪关键技术
被引量:
2
1
作者
赵士瑄
刘维谦
程志
隋运峰
机构
中国民用航空总局第二研究所科研开发中心
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第A01期13-17,共5页
基金
国家自然科学基金民航联合基金培育项目(U1633128)
四川省科技计划重点研发项目(2018GZ0072)
文摘
基于可见光图像信号对无人机等低空飞行物进行检测和追踪时,面临目标成像小、低空背景干扰多、目标速度变化快等技术难点。针对目标探测模型的性能与速度难以兼顾的问题,提出了能够保持模型性能并大幅降低运算复杂度的通用深度学习模型优化框架,实现单帧图像的目标快速检测。进一步针对目标追踪问题,利用连续检测数据,在基于探测和学习的追踪技术框架上,提出了单目标航迹追踪方法,在单帧检测结果的基础上进一步提升了准确性。测试结果显示该方法能在降低约30%计算时间的情况下仍保持运算性能,从而实现实时的高机动性目标追踪。
关键词
小飞行物探测
目标追踪
卷积神经网络优化
智能追踪系统
Keywords
small object detection
object tracking
Convolutional Neural Network (CNN) optimization
intelligent tracking system
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
低空小飞行物视频检测与追踪关键技术
赵士瑄
刘维谦
程志
隋运峰
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019
2
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