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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于LSTM‑KF的无人机视角小目标跟踪方法，涉及目标检测和目标跟踪技术领域，解决了小目标检测具有纹理不清晰、特征易丢失的缺陷，以及目标跟踪中非参数模型在位置预测任务中泛化能力差、位置速度预测不准确的技术问题，其技术方案要点首先对输入的无人机航拍图像进行逐帧切片分割，其次将分割后的小图片集传入融入改进注意力机制的检测网络，然后使用联合损失函数训练网络模型，最后通过LSTM‑KF算法对检测目标进行运动特征提取和状态估计，实现更精准的小目标匹配跟踪。对比现有的多目标跟踪方法，该跟踪方法在小目标的位置检测、运动估计以及实时跟踪上拥有较高的精度和较好的应用前景。
主权项：1.一种基于LSTM-KF的无人机视角小目标跟踪方法，其特征在于，包括：步骤S1：通过切片技术将图片均匀分割成M×N个小图片；步骤S2：将小图片输入至特征提取网络进行特征提取，特征提取后再经过分类定位，得到识别结果；其中，所述特征提取网络包括融入改进后CBAM注意力机制的CSPDarknet网络；步骤S3：通过联合损失函数和识别结果对深度学习网络进行训练，以得到最佳的检测网络权重，从而得到目标检测模型，通过目标检测模型对目标进行检测；步骤S4：通过LSTM-KF模型对目标检测模型检测到的目标进行运动估计，实现小目标跟踪。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于LSTM-KF的无人机视角小目标跟踪方法
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