无人机交通巡检：无人机车辆跟踪实现自动巡逻

最新推荐文章于 2025-01-02 09:36:01 发布

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#人工智能 #科技 #ai #算法 #深度学习

本文介绍了无人机在交通巡检中的应用，通过TCTrack、MeMOT和Unicorn等算法实现车辆的自动跟踪。这些技术利用人工智能视觉分析，结合无人机摄像头，有效应对光照变化、尺度变化、遮挡和运动模糊等挑战，提供稳定、准确的跟踪效果。TCTrack利用时间背景增强空间特征，MeMOT则通过时空记忆进行物体检测和数据关联，而Unicorn则统一解决多种跟踪任务，展现出强大的跟踪性能。

通过无人机车辆跟踪技术，锁定车辆后，基于人工智能视觉分析技术，结合无人机摄像头，可实现对车辆的自动轨迹跟踪，下面介绍几种效果较好的无人机车辆跟踪所涉及的技术。

TCTrack: Temporal Contexts for AerialTracking

在现有的视觉跟踪器中，连续帧之间的时间背景远未得到充分的利用。在这项工作中，Ziang Cao和Ziyuan Huang等人提出了一个全面的框架：TCTrack，以充分利用时间背景进行空中跟踪。时间背景被纳入两个层面：特征的提取和相似性地图的完善。

图1 TCTrack框架概览

具体来说，对于特征提取，Ziang Cao和Ziyuan Huang等人提出了一个在线时间自适应卷积，利用时间信息增强空间特征，这是通过根据先前的帧动态校准卷积权重来实现的。对于相似性图的细化，提出了一个自适应的时间变换器，它首先以一种节省记忆的方式有效地编码时间知识，然后再对时间知识进行解码以准确调整相似性图。