公开(公告)号：CN114926779A

公开(公告)日：2022-08-19

申请号：CN202210443714.4

申请日：2022-04-25

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 张翔 ,  陈东航 ,  王宇航 ,  李信治 ,  廖权

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T7/246 ,  G06T7/66 ,  G06T7/73

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的端到端的飞行器检测与跟踪方法，提出一个基于深度学习的多尺度自适应联合框架来同时完成目标检测和外观特征的提取，位置预测三个任务。建立三个子分支，分别对飞行器的外观，飞行器的位置大小以及不同飞行器外观间的差异性进行学习，通过对类内与类间外观的学习，不仅能加强弱环境下飞行器的检测能力与飞行器之间的区别能力，有效提升多飞行器跟踪的精度与效率。