【摘 要】
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无人机技术和计算机视觉技术相结合，在民用和军用领域都有着广泛的需求，然而当前算法不能很好的适应无人机视角旋转、障碍物遮挡、目标尺度变化等特殊情况。根据实际的难点和挑战，提出了基于深度学习的无人机载平台多目标检测和跟踪算法。主要工作有：在检测方面，通过公开数据集和实际采集的大量数据，训练了基于Darknet53的检测网络作为检测器；在跟踪方面，使用Car-Reid数据集训练了一个残差网络提取目标外观
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无人机技术和计算机视觉技术相结合，在民用和军用领域都有着广泛的需求，然而当前算法不能很好的适应无人机视角旋转、障碍物遮挡、目标尺度变化等特殊情况。根据实际的难点和挑战，提出了基于深度学习的无人机载平台多目标检测和跟踪算法。主要工作有：在检测方面，通过公开数据集和实际采集的大量数据，训练了基于Darknet53的检测网络作为检测器；在跟踪方面，使用Car-Reid数据集训练了一个残差网络提取目标外观信息，使用卡尔曼滤波提取目标运动信息，并通过一个融合公式将两个信息进行整合得到成本矩阵，最后由匈牙利匹配
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基于COSMIC的功能规模度量（FSM）方法是某单位核心产品《FPA软件规模度量服务》的主要评估方法，其误差范围小、主观因素少、评估效率高等特点获得了业界广泛认可。然而，在预算阶段需求颗粒度通常无法满足精确度量的要求；同时预算阶段评估对度量效率的要求也要高于精确度量，传统快速规模度量方法在有效提升评估效率和降低需求颗粒度的同时，牺牲了较大的评估精确度，无法满足当前运营商市场对预算管控的需求。为此，
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