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摘要
受气流、机身震动等因素影响，无人机高空悬停拍摄过程中相机会出现不同程度的扰动，对车辆轨迹数据的精度造成了不可忽视的影响。鉴于此，首先采用YOLOv4和Deepsort算法，实现车辆目标的检测与跟踪，获取车辆图像坐标；其次采用Shi-Tomasi角点检测，完成图像锚点的自动检测与跟踪，获取锚点的图像坐标；再次，基于最大残差淘汰策略，对锚点进行甄别优选，采用单应性变换模型，构建图像坐标系与地面坐标系之间的动态映射关系；最后，根据坐标动态映射关系模型，实施坐标转换，并采用RTS平滑滤波，对车辆轨迹地面坐标实施平滑处理。通过抖动消除前、后的车辆轨迹对比，发现实施抖动去除后的车辆轨迹明显剔除了相机扰动造成的车辆“虚假位移”的影响，提取的车辆轨迹坐标能够达到10 cm级精度水平，表明提出的方法成功克服了无人机相机抖动带来的负面影响，对改善车辆轨迹数据的质量具有积极意义。
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单位同济大学; 上海市城市建设设计研究总院
