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海上无人机对运动船舶的长期检测跟踪算法
1
作者
范云生
张凯
+2 位作者
牛龙辉
刘婷
费凡
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期326-335,共10页
针对无人机在海上对船舶进行长时跟踪时,由于船身被遮挡及船舶离开视野导致目标跟踪失败的问题,提出了基于YOLOv5和ECO_HC相结合的海上目标长时检测跟踪算法。首先,利用感知哈希与峰值比例综合评估跟踪过程的可靠性,目标丢失时利用YOLOv...
针对无人机在海上对船舶进行长时跟踪时,由于船身被遮挡及船舶离开视野导致目标跟踪失败的问题,提出了基于YOLOv5和ECO_HC相结合的海上目标长时检测跟踪算法。首先,利用感知哈希与峰值比例综合评估跟踪过程的可靠性,目标丢失时利用YOLOv5检测器重新定位目标位置,并初始化跟踪器模型,消除累计错误信息。其次针对目标在跟踪过程中存在的旋转变化,利用傅里叶-梅林变换进行旋转参数估计,减少了目标旋转造成的跟踪器性能下降问题。本文算法在OTB-100数据集上的平均精确度和成功率为83.9%和76.7%;在无人机平台上进行实际海上场景船舶跟踪实验,在完全遮挡及离开视野两种情况下精确度和成功率分别为为80.9%,60.4%和90.2%,48.3%,实验表明本文算法可以有效抑制常见海面干扰因素的影响。
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关键词
海上无人机
长时
跟踪
相关滤波
重新检测
旋转跟踪框
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职称材料
题名
海上无人机对运动船舶的长期检测跟踪算法
1
作者
范云生
张凯
牛龙辉
刘婷
费凡
机构
大连海事大学船舶电气工程学院
辽宁省智能船舶技术与系统重点实验室
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期326-335,共10页
基金
国家重点研发计划(2022YFB4301401)
国家自然科学基金(61976033)
辽宁省中试基地中试验证类科技项目(2022JH24/10200029)资助。
文摘
针对无人机在海上对船舶进行长时跟踪时,由于船身被遮挡及船舶离开视野导致目标跟踪失败的问题,提出了基于YOLOv5和ECO_HC相结合的海上目标长时检测跟踪算法。首先,利用感知哈希与峰值比例综合评估跟踪过程的可靠性,目标丢失时利用YOLOv5检测器重新定位目标位置,并初始化跟踪器模型,消除累计错误信息。其次针对目标在跟踪过程中存在的旋转变化,利用傅里叶-梅林变换进行旋转参数估计,减少了目标旋转造成的跟踪器性能下降问题。本文算法在OTB-100数据集上的平均精确度和成功率为83.9%和76.7%;在无人机平台上进行实际海上场景船舶跟踪实验,在完全遮挡及离开视野两种情况下精确度和成功率分别为为80.9%,60.4%和90.2%,48.3%,实验表明本文算法可以有效抑制常见海面干扰因素的影响。
关键词
海上无人机
长时
跟踪
相关滤波
重新检测
旋转跟踪框
Keywords
maritime UAVs
long-term tracking
correlation filtering
re-detection
rotate tracking box
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH89 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
海上无人机对运动船舶的长期检测跟踪算法
范云生
张凯
牛龙辉
刘婷
费凡
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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