无人机目标跟踪技术中的研究进展

来源：计算机技术与发展杂志2024年第11期北京时间：

作者：梁应勤;袁笛

摘要：无人机因其体积小,移动灵活等特点,常用于目标跟踪场景上,同时随着人工智能的迅速发展,越来越多的深度学习算法应用于无人机跟踪上。 该文着力于探索近年无人机跟踪中所使用的算法,通过分析归纳出各种算法的特点并进行分类,通过实验分析比较各种算法的优缺点。 把常用的无人机跟踪算法分为四类,分别为基于判别相关滤波的目标跟踪算法、基于孪生网络的目标跟踪算法,判别式预测模型和基于 Transformer 的目标跟踪算法。 首先通过分析各种算法的共同点而得出它们的基础框架;然后通过举例分析近年来的代表性算法以回顾其发展,并对各算法的特点进行分析;最后使用四个无人机数据集进行算法评估。 根据评估结果提出未来研究方向,得出不仅要保证算法同时具有较高的跟踪精度和跟踪速度,而且还要加强算法的鲁棒性以应对无人机跟踪场景中的挑战。

关键词：无人机;目标跟踪;深度学习;研究进展;实验评估