文献类型：期刊文章

作　　者：韩建峰[1,2] 赵志伟[3,2] 宋丽丽[1,2]

HAN Jianfeng;ZHAO Zhiwei;SONG Lili(School of Information Engineering,Inner Mongolia University of Technology,Hohhot,Inner Mongolia 010080,China;Inner Mongolia Key Laboratory of Perceptive Technology and Intelligent Systems,Inner Mongolia University of Technology,Hohhot,Inner Mongolia 010051,China;School of Aviation,Inner Mongolia University of Technology,Hohhot,Inner Mongolia 010080,China)

机构地区：[1]内蒙古工业大学信息工程学院,内蒙古呼和浩特010080 [2]内蒙古工业大学内蒙古感知技术与智能系统重点实验室,内蒙古呼和浩特010051 [3]内蒙古工业大学航空学院,内蒙古呼和浩特010080

出　　处：《光电子．激光》

基　　金：内蒙古自治区关键技术攻关计划项目(基于无人机的公路路面健康状况监测,2019GG271);内蒙古自治区高等学校科学研究重点项目(无人机航拍图像快速拼接的关键技术研究,NJZZ19068)资助项目。

年　　份：2021

卷　　号：32

期　　号：9

起止页码：927-934

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、核心刊

摘　　要：公路中心标线的实时跟踪是公路巡检无人机视觉飞行中关键的一环。针对目前主流目标跟踪算法实时性差的问题,提出一种基于改进YOLO(you only look once)v3和Deep-SORT(deep simple online real-time tracking)的目标跟踪模型用于公路巡检无人机自主视觉飞行。通过引入并改进跨阶段局部网络,优化网络层级结构,使用泛化能力更好的激活函数,提升了公路道路标线的检测准确率和无人机平台的检测速度。对检测到的公路标线信息使用Deep-SORT算法进行公路中心标线跟踪。实验结果表明,与几类典型目标跟踪模型相比,在跟踪准确度基本不变的情况下,处理速度提升了数倍。

关 键 词：目标跟踪 目标检测 无人机 深度学习  跨阶段局部网络  

分 类 号：TP391]