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摘要
提出一种基于YOLOv5与CSRT算法优化的实时长跟踪方法，实现了对无人机在净空、城市、森林等场景的稳定跟踪。针对跟踪的不同阶段建立不同分辨率的两个捕获网络，分别对两个网络进行小目标检测优化和性能优化，并根据无人机数据集特点对其进行正负样本的添加以实现数据增强。然后，对CSRT算法使用GPU进行优化并结合特征点提取构建了低空无人机检测与跟踪模型。最后，将算法使用Tensorrt部署后在自建数据集上进行实验，实验结果 表明，所提方法在RTX 2080Ti上实现了400FPS的跟踪性能，在NVIDIA Jetson NX上实现了70FPS的性能。在实际外场实验中也实现了稳定的长时间跟踪。
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