关于人工智能:目标跟踪综述-A-Review-and-Experimental-Evaluation

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题目:相干过滤无人机地面跟踪技术综述与试验评估

作者:Changhong Fu, Geng Lu

链接:Correlation Filter for UAV-Based Aerial Tracking: A Review and Experimental Evaluation

代码:https://github.com/vision4robotics/DCFTracking4UAV?utm_source=catalyzex.com

论文 pdf 请在公众号【计算机视觉联盟】后盾回复【指标跟踪综述】获取

航空跟踪是遥感畛域中最沉闷的利用之一,它以其无所不在的奉献精神和卓越的性能体现进去。尤其是基于无人机的遥感零碎装备了视觉跟踪办法,已广泛应用于航空、航海、农业、交通、公安等畛域。如前所述,基于无人机的地面跟踪平台曾经从钻研阶段逐渐倒退到理论利用阶段。然而,因为事实环境的挑战,无人机机械构造的振动(特地是在强风条件下),以及无限的计算资源,精度稳健性和高效率都是机载跟踪办法的要害。

近年来,基于甄别相干滤波器 (DCF) 的跟踪器以其较高的计算效率和在单 CPU 上的鲁棒性而备受关注,并在无人机视觉跟踪畛域蓬勃发展。本文首先概括了基于 DCF 的跟踪器的根本框架,在此基础上,依据其解决各种问题的翻新,有序总结了 20 种基于 DCF 的最新跟踪器。此外,曾经对各种风行的无人机跟踪基准进行了详尽和定量的试验,这些基准包含 UAV123,UAV123_10fps,UAV20L,UAVDT,DTB70 和 VisDrone2019-SOT,总共蕴含 371,625 帧。最初,总结了以后基于 dcf 的无人机跟踪器存在的问题,并提出了将来钻研的方向。

图 1 展现了具备代表性和挑战性的无人机地面跟踪场景。


在无人机追踪基准 [UAVDT] 下,基于 DCF 的追踪器和深度追踪器的性能比拟。图例中带有 * 的跟踪器是在 GPU 上运行的后果,利用 GPU 减速卷积和池化计算。当单 CPU 上的跟踪速度达到红色虚线 (30FPS) 时,满足无人机实时跟踪的要求。

基于 dcf 的无人机平台上的通用跟踪构造,可分为训练阶段、模型更新阶段和检测阶段


多年来基于 dcf 的跟踪办法的倒退:红色的单词是跟踪办法,彩色的单词是对他们翻新的简要总结。

基于 DCF 跟踪器及其个性:

基于 DCF 的手工跟踪器的一些跟踪后果:

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正文完
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