摘要
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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单位中国民用航空总局第二研究所