摘要
本发明公开了一种基于多模态图像的无人机检测跟踪方法,属于目标检测和跟踪领域。本发明通过多个模态共同作用来探测空中无人机,以实现各种环境下无人机检测的可靠性,实现对无人机的识别与分类;跟踪阶段通过引入LSTM与卡尔曼滤波器相融合的预测结构,增强对目标非线性运动及遮挡情况下的状态建模能力,提升跟踪的稳定性与连续性;采用融合多阶段匹配策略有效提升复杂环境下的匹配准确率和鲁棒性;同时结合置信度分流策略与轨迹管理机制,提升对新生目标的响应速度及对丢失目标的容错能力;结合全局运动估计与高度信息判定,实现对无人机轨迹的精准修正与目标区分,避免混叠与误判,显著提升对无人机的探测与跟踪能力。
技术关键词
检测跟踪方法
无人机
输出特征
多模态
红外光
匈牙利算法
红外摄像机
轨迹
上采样
支路
卡尔曼滤波器
融合特征
白光
点云图像
图像特征信息
模块
运动先验信息
全局运动估计
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视觉检测方法
特征提取算法
产品视觉检测系统
图像处理
多模态
巡检无人机
障碍物
自主避障方法
双目相机
直方图
图像检测模型
火灾检测方法
特征提取模块
通道注意力机制
输出特征
动力电缆
风力发电机组电缆
振动特征参数
数据采集层
模式识别
实例分割模型
实例分割方法
多模态
网络
融合特征