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题名基于Deep SORT的多无人机跟踪优化算法
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作者
王尔申
顾佳怡
徐嵩
于腾丽
李凡
曲萍萍
雷虹
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机构
沈阳航空航天大学电子信息工程学院
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出处
《电光与控制》
2026年第4期1-6,共6页
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基金
国家自然科学基金(62173237)
航空科学基金(20240055054001)
+3 种基金
极限环境光电动态测试技术与仪器全国重点实验室开放基金(2023-SYSJJ-04)
四川省民航飞行技术与飞行安全工程技术研究中心项目(GY2024-02B)
民航飞行技术与飞行安全重点实验室开放基金(FZ2020KF09,FZ2021ZZ06,FZ2021KF15)
辽宁省教育厅基础科研项目(20250054)。
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文摘
针对单视角识别多无人机容易出现丢失目标和识别错误等问题,提出了一种改进的基于多视角的多无人机跟踪算法YOLOv11-DCAbD,在检测模块部分改进了YOLOv11算法,将C3k2模块与DCNv4结合,实现无人机快速检测;在跟踪模块部分采用改进的Deep SORT算法,将Re-ID模块改进为ABD-Net模块,并在数据关联部分采用DBSCAN算法,用于多无人机在多视角下的身份匹配。由于代表性开源无人机数据集缺乏,在自建数据集基础上对算法进行实验验证与对比分析,结果表明,所提算法的跟踪准确率(MOTA)达到88.02%、身份F1得分(IDF1)达到93.87%,能够对多无人机准确检测与稳定跟踪;并通过开源数据集验证了算法的泛化性能,研究结果对多摄像头多无人机跟踪具有较好的借鉴价值。
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关键词
多无人机
多视角跟踪
DCNv4
abd-net
DBSCAN
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Keywords
multi-UAV
multi-viewpoint tracking
DCNv4
abd-net
DBSCAN
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术]
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