追踪过程中的无人机目标重定位方法研究

刘云平; 朱帅晖; 张婷婷; 许军

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追踪过程中的无人机目标重定位方法研究

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无人机追踪过程中,遮挡、姿态变化等易引起目标丢失,而核相关滤波算法(KCF)缺乏样本提取能力无法重新定位目标,导致追踪失败。对此,提出一种利用轨迹预测和空间感知的无人机追踪方法来重定位目标。通过YOLOv3算法和双目立体视觉,实现样本提取、目标重定位和优化尺度判定机制,并引入扩展卡尔曼滤波器,预测目标位置,消除目标丢失时无人机失去引导的缺陷。最后,通过gazebo物理引擎平台的仿真实验和实际环境下的追踪实验,证实了算法的有效性。

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来源
《兵器装备工程学报》 |2021年第11期|P.151-156168|共7页
作者
刘云平; 朱帅晖; 张婷婷; 许军;
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作者单位

南京信息工程大学自动化学院南京210044;

南京信息工程大学自动化学院南京210044;

陆军工程大学指挥控制工程学院南京210017;

南京信息工程大学自动化学院南京210044;

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正文语种 chi
中图分类 TJ85;
关键词
无人机; 核相关滤波; 目标追踪; 距离感知; YOLO;

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