结合核相关滤波器和深度学习的运动相机中无人机目标检测

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针对无人机与相机快速相对运动造成的运动模糊问题,以及小型无人机外观信息缺失和背景复杂造成漏警和虚警问题,提出了一种新的无人机检测-跟踪方法。针对成像尺寸小于32像素×32像素的无人机目标,提出改进的多层特征金字塔的分类和目标框回归器作为目标检测器,克服漏警。利用检测结果初始化基于核相关滤波的目标跟踪器,并持续修正跟踪结果,跟踪结果为剔除检测器虚警提供依据。在跟踪过程中,引入对观测场景纹理自适应的相机运动补偿策略实现目标重定位。多场景下的实验结果表明:提出的方法在对高速运动小目标的检测和跟踪指标上显著
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