【摘 要】
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针对以往复合探测系统目标跟踪效果不理想、环境适应性不强等问题，提出了一种基于航迹关联融合的雷达-视觉融合系统。利用深度学习、视频结构化技术及航迹聚类跟踪算法生成视觉、雷达目标航迹，并进行时空同步、边界框聚类等预处理；基于修正k-最近邻（modified k-nearest neighbor, MK-NN）法和三级关联约束条件进行航迹关联融合处理，并引入定位几何精度衰减因子（geometric di
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针对以往复合探测系统目标跟踪效果不理想、环境适应性不强等问题，提出了一种基于航迹关联融合的雷达-视觉融合系统。利用深度学习、视频结构化技术及航迹聚类跟踪算法生成视觉、雷达目标航迹，并进行时空同步、边界框聚类等预处理；基于修正k-最近邻（modified k-nearest neighbor, MK-NN）法和三级关联约束条件进行航迹关联融合处理，并引入定位几何精度衰减因子（geometric dilution of precision, GDOP）作为融合系数，充分利用雷达、视觉局部航迹得到准确完整的目标航迹信息。在多目标场景下进行试验验证，结果表明该融合系统能够实时稳定跟踪目标，目标编号（ID）跳变率为3.45%,系统航迹符合率达97.6%,目标跟踪的准确率、稳定性得到大幅提升。系统适用于交通监控、周界防护等复杂场景，研究成果也可为反无人机群等军事场景应用提供参考。
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文章重新排序任务旨在根据给定问题对多篇候选文章进行排序,该任务在许多自然语言处理应用中发挥了关键作用,例如用于开放域问答的文章检索模块。由于目前的文章重新排序研究聚焦于单语言问题,因此对于跨语言文章重新排序任务存在定义不全的问题。此外,由于跨语言文章重新排序任务自身特性,其中又存在着诸多困难与挑战:问题和文章使用不同语言的情况;缺少用于模型训练和评估的标注数据;模型倾向于选择和问题相同语言的文章;
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