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基于深度学习的视觉目标跟踪研究综述 认领 引用
1
作者 罗元 马文龙 唐小平 《半导体光电》 CAS 北大核心 2026年第1期13-27,共15页
目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向,其任务是在视频序列中对感兴趣的目标进行持续检测与精确定位。随着深度学习技术的迅速发展,视觉目标跟踪在特征建模、时序关联以及端到端学习等方面取得了显著进展。文章系统回顾了基于深度学... 目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向,其任务是在视频序列中对感兴趣的目标进行持续检测与精确定位。随着深度学习技术的迅速发展,视觉目标跟踪在特征建模、时序关联以及端到端学习等方面取得了显著进展。文章系统回顾了基于深度学习的视觉目标跟踪研究现状,从单目标跟踪与多目标跟踪两个方向出发,分析了不同框架下的基本思想与实现机制,阐述了从传统手工特征方法向深度特征驱动模型的演化过程。还总结了常用的跟踪数据集与性能评价指标,并对当前研究面临的主要问题进行了讨论,包括长时间建模能力欠佳、复杂场景跟踪鲁棒性差以及跨场景泛化能力有限等。最后,展望了未来视觉目标跟踪的发展趋势,指出融合多模态信息与时空建模的统一深度框架将成为该领域的重要研究方向。 展开更多
关键词 深度学习 视觉目标跟踪 单目标跟踪 多目标跟踪 Transformer
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基于GRU-Transformer与随机矩阵的机动群目标跟踪 认领 引用
2
作者 陈烨 梁苑 +1 位作者 李银伢 戚国庆 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第1期282-295,共14页
针对机动群目标跟踪问题,提出基于多任务多头门控循环单元变换器(Gated Recurrent Unit Transformer,GRU-Transformer)的机动模型辨识与当前统计(Current Statistical,CS)模型机动频率参数α回归,并将判别结果融入随机矩阵椭球-贝叶斯更... 针对机动群目标跟踪问题,提出基于多任务多头门控循环单元变换器(Gated Recurrent Unit Transformer,GRU-Transformer)的机动模型辨识与当前统计(Current Statistical,CS)模型机动频率参数α回归,并将判别结果融入随机矩阵椭球-贝叶斯更新,实现群目标质心与扩展外形的联合跟踪。基于机动群目标时间序列量测数据,提取群目标运动多项特征参数,输入所提深度神经网络,实现机动群目标运动模型(匀速(Constant Velocity,CV)模型、匀加速(Constant Acceleration,CA)模型、CS模型)的精准辨别,若目标模型为CS运动模型,同时输出机动频率参数α的精确估计结果。运用随机矩阵群目标跟踪理论,提出一种基于贝叶斯状态估计架构的椭圆机动群目标跟踪方法。仿真实验结果分析表明:新方法可实现对机动椭圆群目标的精确稳健跟踪,相较于传统交互式多模型群目标跟踪方法,跟踪精度有显著提升。 展开更多
关键词 机动群目标跟踪 注意力GRU-Transformer深度神经网络 群目标跟踪 运动模型辨识 机动频率参数估计
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基于深度学习的无人机单目标跟踪综述 认领 引用 被引量：4
3
作者 陈泷 石磊 +2 位作者 黎智辉 丁锰 潘亦伦 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2026年第1期40-65,共26页
基于深度学习的无人机(UAV)单目标跟踪算法旨在从航拍视频序列中准确跟踪指定目标,已成为计算机视觉领域的研究热点。与传统地面视觉跟踪相比,无人机单目标跟踪面临着视角变化剧烈、目标尺度复杂多变、计算资源受限等独特挑战。基于网... 基于深度学习的无人机(UAV)单目标跟踪算法旨在从航拍视频序列中准确跟踪指定目标,已成为计算机视觉领域的研究热点。与传统地面视觉跟踪相比,无人机单目标跟踪面临着视角变化剧烈、目标尺度复杂多变、计算资源受限等独特挑战。基于网络架构特点,将基于深度学习的无人机单目标跟踪方法系统梳理为传统Siamese网络、CNN-Transformer混合架构和全Transformer三大技术路线,重点关注2022—2025年间的最新研究进展。创新性地提出了两个细化分类框架:针对CNN-Transformer混合架构提出模块替代、特征后融合和协同建模三分类;针对Transformer单流方法提出静态计算、混合机制和动态计算三分类。系统揭示了无人机单目标跟踪算法从追求性能最大化向性能与效率协同优化的演进趋势。通过在UAV123、DTB70、UAVDT、VisDrone2018等主流数据集上的性能对比分析,验证了不同技术路线的优势与局限性。识别当前技术面临的关键挑战并提出未来发展方向和工程部署指导。 展开更多
关键词 无人机 单目标跟踪 深度学习 Siamese网络 Transformer
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基于图像语义分割的目标跟踪尺度自适应算法 认领 引用 被引量：2
4
作者 陈凯 赵晓冬 +3 位作者 黄煜杰 王鹏飞 雷一辰 张彪 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第5期1536-1546,共11页
围绕如何在复杂的场景中充分利用图像语义分割得到目标的语义信息,并对目标跟踪器的输出进行尺度优化,设计了基于注意力机制优化的图像语义分割网络。针对目标跟踪器的输出和特征输入2个方面进行优化,该网络可以实现对各类算法的即插即... 围绕如何在复杂的场景中充分利用图像语义分割得到目标的语义信息,并对目标跟踪器的输出进行尺度优化,设计了基于注意力机制优化的图像语义分割网络。针对目标跟踪器的输出和特征输入2个方面进行优化,该网络可以实现对各类算法的即插即用。利用图像语义分割掩码获得目标的旋转框边界,根据目标的旋转框和非旋转框边界对目标输入阶段的特征进行去噪优化,减弱背景噪声对跟踪器的判别影响。分别从所设计网络的结构、训练、目标旋转框标定及对跟踪器的输入特征进行去噪等方面进行讨论。在公开数据集OTB100、VOT2016和VOT2018上进行实验,对比验证了目标运动模型在解决目标跟踪过程中,目标尺度优化的准确率和鲁棒性。 展开更多
关键词 目标跟踪 语义分割 注意力机制 尺度优化 背景去噪
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关联策略多特征增强的多目标跟踪 认领 引用 被引量：2
5
作者 陈云芳 方倩 +1 位作者 吕尊威 张伟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2026年第3期231-239,共9页
在复杂场景下,多目标跟踪面临密集的目标遮挡、目标非线性运动、关联匹配算法欠佳导致身份匹配错误以及频繁的身份切换等问题。对此,以ByteTrack为基线算法,充分利用现有的判别性特征,从运动模型、弱特征数据关联、匹配算法3个方面对其... 在复杂场景下,多目标跟踪面临密集的目标遮挡、目标非线性运动、关联匹配算法欠佳导致身份匹配错误以及频繁的身份切换等问题。对此,以ByteTrack为基线算法,充分利用现有的判别性特征,从运动模型、弱特征数据关联、匹配算法3个方面对其关联策略进行改进,提出了一种关联策略多特征增强的多目标跟踪算法。首先,针对常规卡尔曼滤波难以对非线性运动的目标位置进行预测的问题,利用预测相似度以及检测置信度动态调整卡尔曼滤波的噪声协方差,提升运动模型对位置预测的准确性。其次,整合二次关联算法,在低置信度检测框和第一次关联后未匹配的轨迹之间,执行弱特征数据关联,减少其与轨迹之间的匹配错误。最后,针对低置信度检测目标,利用相对深度对检测目标以及轨迹进行分解,并采用级联匹配算法进行关联,有效减少IoU匹配碰撞,提高了算法在密集遮挡场景下的跟踪表现。在MOT17与MOT20测试集上,所提算法的HOTA分别为64.5%与63.2%,与基线算法相比,所有评估指标均取得显著提升。 展开更多
关键词 多目标跟踪 联合检测跟踪 数据关联
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面向短道速滑场景的运动一致性多目标跟踪方法 认领 引用 被引量：2
6
作者 李宗民 张明珠 +1 位作者 肖倩 柴世杰 《计算机工程与应用》 EI CSCD 北大核心 2026年第4期353-362,共10页
短道速滑是多目标跟踪(multi-object tracking,MOT)的一个重要应用领域,在收集运动员数据及自动战术分析等方面起着至关重要的作用。然而现有的MOT基准很少关注该领域,这限制了其发展。提出了一个短道速滑场景下的多目标跟踪数据集,将... 短道速滑是多目标跟踪(multi-object tracking,MOT)的一个重要应用领域,在收集运动员数据及自动战术分析等方面起着至关重要的作用。然而现有的MOT基准很少关注该领域,这限制了其发展。提出了一个短道速滑场景下的多目标跟踪数据集,将其命名为SkatingMOT,并揭示了该数据集存在的三个关键挑战:(1)外观高度相似的小尺度目标;(2)快速变速运动模式;(3)频繁的遮挡与重叠。针对以上挑战,进一步提出了一个新的多目标跟踪框架SkatingSORT。在这项工作中,设计了一个遮挡感知模块对目标的可见度进行评估;在运动分支中,修改Kalman滤波以适应场景中复杂的运动模式,并在关联中引入弱线索;在外观分支中,考虑到遮挡及外观相似问题,提出了嵌入特征自适应模块。该方法在SkatingMOT上的准确度高达94.86%,与现有最先进的方法相比具有显著的优势。在MOT17和DanceTrack数据集上的实验表明,该方法以即插即用和免训练的方式对其他跟踪器和场景表现出一定的泛化性。 展开更多
关键词 短道速滑 多目标跟踪 卡尔曼滤波 运动估计
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克里金模型星凸形扩展目标跟踪算法 认领 引用 被引量：1
7
作者 陈辉 庞虎 +1 位作者 连峰 韩崇昭 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第4期728-737,共10页
在高分辨率传感器条件下,针对星凸形不规则形状扩展目标跟踪问题,本文提出了克里金模型星凸形扩展目标跟踪算法.首先,在随机超曲面模型(RHM)的基础上以径向函数描述星凸形扩展目标的不规则外形.然后,通过传感器获得的多源量测信息,以克... 在高分辨率传感器条件下,针对星凸形不规则形状扩展目标跟踪问题,本文提出了克里金模型星凸形扩展目标跟踪算法.首先,在随机超曲面模型(RHM)的基础上以径向函数描述星凸形扩展目标的不规则外形.然后,通过传感器获得的多源量测信息,以克里金模型(Kriging)建立径向函数输入与输出之间的非线性映射关系,进而推导得出对应非线性量测方程.最后,结合非线性最优滤波器推导出克里金模型星凸形扩展目标跟踪算法,并使用弗-面加权距离作为星凸形扩展目标形状估计评价指标.仿真实验表明了所提算法对于不规则星凸形扩展目标跟踪估计的有效性. 展开更多
关键词 扩展目标跟踪 星凸形 克里金模型 非线性滤波
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露天矿无人机巡检:轻量化目标检测与多目标跟踪技术及系统构建 认领 引用 被引量：1
8
作者 刘光伟 雷健 +6 位作者 张磊 罗霄 牛喜洋 张浩博 袁杰 秦飞龙 谯乾林 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第2期447-466,共20页
针对露天矿传统人工巡检效率低、故障设备与非合作目标识别难、安全风险高及小目标检测精度不足等问题,同时为补充UWB室内外定位、车载捷联惯性导航等主动定位技术在信号盲区、非合作目标监测等场景的局限,提出轻量化目标检测与多目标... 针对露天矿传统人工巡检效率低、故障设备与非合作目标识别难、安全风险高及小目标检测精度不足等问题,同时为补充UWB室内外定位、车载捷联惯性导航等主动定位技术在信号盲区、非合作目标监测等场景的局限,提出轻量化目标检测与多目标跟踪算法,并构建智能化无人机巡检系统。在检测模型设计上,主干网络引入可变形卷积DCNv2,颈部采用渐进特征金字塔网络AFPN,强化多尺度特征提取能力;设计轻量化检测头LSDECD-Head,结合Focaler-GIoU损失函数,提升小目标与遮挡目标检测精度;通过LAMP剪枝算法实现模型压缩,30%剪枝率下仍保持mAP50为0.868、推理时间196 ms的性能,适配无人机计算资源约束。在多目标跟踪方面,改进ByteTrack算法,引入融合目标空间位置、作业状态及外观特征的空间-外观相似度矩阵,结合加速度校正函数优化轨迹预测,使多目标跟踪准确率提升2.6%,ID切换次数减少21次。此外,构建多层级巡检系统,集成数据采集、实时检测与多机协同调度功能,依托5G与自组网技术实现数据传输与远程监控。试验结果表明,该方案在露天矿场景中显著提升设备检测与跟踪的精度及稳定性,为矿山智能化、无人化巡检提供可落地的技术方案。 展开更多
关键词 露天煤矿 无人机巡检 轻量化目标检测 多目标跟踪 空间-外观相似度矩阵
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基于双支协同滤波网络的目标跟踪方法 认领 引用 被引量：1
9
作者 张文安 乔小龙 +1 位作者 林安迪 杨旭升 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第4期738-748,共11页
针对时序-状态相关性提取不足引起的目标跟踪性能下降问题,提出一种基于双支协同滤波网络(DBCF-Net)的目标跟踪方法.首先,为实现运动模型和过程噪声参数的动态调整,分别设计非马尔科夫信息网络和状态相关信息网络,以学习运动目标状态演... 针对时序-状态相关性提取不足引起的目标跟踪性能下降问题,提出一种基于双支协同滤波网络(DBCF-Net)的目标跟踪方法.首先,为实现运动模型和过程噪声参数的动态调整,分别设计非马尔科夫信息网络和状态相关信息网络,以学习运动目标状态演化过程中的时序依赖性及其状态变量间的局部相关性;其次,设计一种基于最大均值差异的网络权重协同更新机制,通过差异化分支网络输出特征来增强分支网络间的学习互补性,从而提升DBCF-Net对未知运动模式的适应能力;进而,融合贝叶斯滤波与神经网络的优势,将无偏量测转换引入DBCF-Net,以增强目标跟踪的鲁棒性;最后,通过目标跟踪实验验证了DBCF-Net的有效性. 展开更多
关键词 状态估计 卡尔曼滤波 目标跟踪 滤波网络
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一种面向隐身目标跟踪的雷达组网系统资源优化分配算法 认领 引用 被引量：1
10
作者 黄洁瑜 张浩为 +3 位作者 谢军伟 李正杰 齐铖 丁梓航 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第2期470-481,共12页
传统集中式多输入多输出(MIMO)雷达组网探测过程中,通常利用雷达散射截面(RCS)统计模型进行资源优化。但隐身目标RCS具有动态起伏特性,这会导致目标跟踪精度下降甚至是目标丢失。针对此问题,提出一种面向隐身目标跟踪的集中式MIMO雷达... 传统集中式多输入多输出(MIMO)雷达组网探测过程中,通常利用雷达散射截面(RCS)统计模型进行资源优化。但隐身目标RCS具有动态起伏特性,这会导致目标跟踪精度下降甚至是目标丢失。针对此问题,提出一种面向隐身目标跟踪的集中式MIMO雷达组网系统波束及功率资源优化分配算法。利用协方差交叉(CI)融合滤波算法对目标状态进行估计,推导CI融合准则下的预测贝叶斯克拉美罗下界(BCRLB);基于目标RCS与雷达预测观测角度相关的特性对目标RCS进行预测,并以各个目标BCRLB加权和为目标函数,建立RCS预测模型下的波束及功率优化算法;设计一种基于贡献度的快速求解算法对模型进行求解。仿真结果表明:在隐身目标RCS动态起伏场景下,相比于RCS统计模型策略,所提算法能有效利用目标RCS信息实现更优的资源分配,进而提升隐身目标跟踪精度。 展开更多
关键词 集中式MIMO雷达组网 预测贝叶斯克拉美罗下界 雷达散射截面预测 快速求解算法 波束及功率分配 多目标跟踪
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CIMOT3D:基于中文引导的单目视角下三维多目标跟踪研究 认领 引用
11
作者 王荣 胡海祥 +6 位作者 魏弘凯 梁浩翔 钱晓伟 李凯飞 郭柯宇 宋翔宇 孙士杰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第1期102-114,共13页
自然语言描述驱动的目标跟踪通过解析符合人类表达习惯的语言描述,并将其与视觉信息融合,从而实现复杂环境中特定目标的精准识别与持续跟踪.然而,现有方法主要集中于二维场景或三维单目标跟踪,尚未扩展至三维多目标跟踪,缺乏将文本与三... 自然语言描述驱动的目标跟踪通过解析符合人类表达习惯的语言描述,并将其与视觉信息融合,从而实现复杂环境中特定目标的精准识别与持续跟踪.然而,现有方法主要集中于二维场景或三维单目标跟踪,尚未扩展至三维多目标跟踪,缺乏将文本与三维视觉空间中多个候选目标进行特征对齐与关联建立的能力;此外,现有自然语言描述驱动三维目标跟踪任务在语言层面存在冗余问题,难以模拟人类基于灵活简练的指令对多个特定目标进行跟踪的能力.针对这些挑战,本文提出基于中文引导的单目视角下三维多目标跟踪新任务(Chinese-Instruction-based monocular 3D Multi-Object Tracking,CIMOT3D),并构建了含有5562个视频序列的数据集CIMOT3D-5k,且所有序列均标注有符合人类表达习惯的中文描述.同时,本文设计了一种专用于该任务的神经网络模型CIMOT3D-SyncTracker(Chinese-Instruction-based monocular 3D Multi-Object tracking Synchronization Tracker),其框架由多模态特征提取器、视觉语言编解码器与检测跟踪模块三部分组成.相比于基线方法,本文方法在CIMOT3D-5k数据集上的跟踪准确率和身份一致性指标上分别提高了4.1和5.0个百分点,验证了其性能优势.本文拓展了视觉语言融合在三维多目标跟踪方向的研究深度,并为相关领域的后续探索提供了新的思路. 展开更多
关键词 场景理解 三维目标跟踪 多目标跟踪 视觉语言模型 多模态学习 机器视觉
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基于稀疏点匹配的协同式未知目标跟踪方法 认领 引用 被引量：1
12
作者 郎荣玲 魏才伦 +1 位作者 范亚 高飞 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第3期83-95,共13页
对未知目标的实时感知与持续跟踪是智能系统自主决策的重要前提,在实际应用中存在缺乏目标类别先验信息和训练样本匮乏的问题,使得未知目标的感知与跟踪更具挑战性。针对此问题,提出了一种基于任意分割模型(SAM)与稀疏特征点匹配的未知... 对未知目标的实时感知与持续跟踪是智能系统自主决策的重要前提,在实际应用中存在缺乏目标类别先验信息和训练样本匮乏的问题,使得未知目标的感知与跟踪更具挑战性。针对此问题,提出了一种基于任意分割模型(SAM)与稀疏特征点匹配的未知目标跟踪方法。该方法首先通过提示点引导SAM模型感知并分割图像中的未知目标,随后利用基于卷积神经网络的特征点提取模型,获取目标图像的稀疏特征点作为目标信息,并通过基于注意力机制的匹配网络在后续帧中匹配这些特征点,完成目标信息传播。在此基础上,设计了一个基于特征点一致性的迭代式SAM模块(ISPC),利用匹配的特征点持续引导SAM模型对后续图像帧的目标进行分割,从而实现未知目标的稳定跟踪。此外基于稀疏特征点的轻量化目标信息,可以在多智能体之间高效共享,构建了一个协同式目标跟踪系统。在DAVIS 2017数据集和自构建的近红外视频数据集上,评估了系统的目标跟踪性能与零训练样本目标的泛化能力。实验结果表明,该方法在处理未知类别目标的协同感知与跟踪任务中,表现出良好的鲁棒性和准确性。 展开更多
关键词 目标跟踪 目标分割 特征提取 特征匹配 协同感知
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基于Matlab APP Designer的紧凑型高频地波雷达多目标跟踪平台设计与开发 认领 引用
13
作者 毕铭凇 孙伟峰 +2 位作者 李小彤 李世宝 任鹏 《现代电子技术》 北大核心 2026年第11期1-8,共8页
针对紧凑型高频地波雷达多目标跟踪存在的航迹起始难、易断裂、误跟踪等问题,文中讨论了基于多帧聚类的航迹起始方法、基于航向辅助的点迹-航迹关联方法和基于转换坐标卡尔曼滤波的状态估计方法,基于Matlab APP Designer将上述方法集成... 针对紧凑型高频地波雷达多目标跟踪存在的航迹起始难、易断裂、误跟踪等问题,文中讨论了基于多帧聚类的航迹起始方法、基于航向辅助的点迹-航迹关联方法和基于转换坐标卡尔曼滤波的状态估计方法,基于Matlab APP Designer将上述方法集成,设计开发了可供学生实验的紧凑型高频地波雷达多目标跟踪平台。该平台实现了点迹数据文件读取、多目标动态跟踪和航迹个例分析等功能,能够计算航迹跟踪时长、航迹质量指标、最远探测距离等关键跟踪参数。利用实测数据对平台跟踪性能进行了实验测试,结果表明:每帧数据平均处理时间为0.7 s,目标航迹的距离和方位角均方根误差分别为1.31 km和3.6°,航迹平均跟踪时长为46.57 min,满足工程上对目标跟踪实时性、准确性和连续性的要求。 展开更多
关键词 紧凑型高频地波雷达 多目标跟踪 目标跟踪平台 Matlab APP Designer 平台设计 性能测试
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基于高斯过程与PHD滤波器的空间三维多扩展目标跟踪 认领 引用
14
作者 兰宇 吴健发 魏春岭 《中国空间科学技术（中英文）》 CSCD 北大核心 2026年第1期135-144,共10页
在空间预警、规避与非合作目标监视等任务中,为了更准确地获取目标的详细信息,需要同时估计目标的运动状态与形态特征,因此扩展目标跟踪算法的研究至关重要。针对这一需求,提出了一种适用于三维轨道空间的新型扩展目标跟踪算法。首先,... 在空间预警、规避与非合作目标监视等任务中,为了更准确地获取目标的详细信息,需要同时估计目标的运动状态与形态特征,因此扩展目标跟踪算法的研究至关重要。针对这一需求,提出了一种适用于三维轨道空间的新型扩展目标跟踪算法。首先,采用基于高斯过程(GP)的径向函数对三维形状进行非参数化建模,有效地解决了随机矩阵模型难以精确描述复杂形状的问题。然后,研究了基于随机有限集(RFS)理论的概率假设密度(PHD)多目标跟踪滤波器,充分发挥了RFS在无需显式数据关联方面的优势,有效应对了空间高密度杂波环境。最后,提出了一种基于改进欧式距离的动态阈值分区策略,在保证跟踪精度的同时显著提升计算效率。仿真结果表明,相较于基于随机矩阵的扩展目标跟踪算法,提出的GP-PHD滤波器在目标状态估计精度与三维形态描述能力上均显著提升,具体而言,其中形态描述指标IOU提升幅度达64%。该方法有效克服了传统目标跟踪方法在轨道空间中应用的局限性,为空间非合作目标跟踪提供了新的技术手段。 展开更多
关键词 空间多目标跟踪 高斯过程 扩展目标跟踪 PHD滤波器 随机有限集
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基于前序特征提示的单目标跟踪算法 认领 引用
15
作者 郑颖 马国梁 +1 位作者 郭健 王梓屹 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第6期24-40,共17页
现有单目标跟踪算法普遍依赖初始帧模板与当前帧搜索区域之间的相似性度量进行匹配,在复杂场景中易出现跟踪漂移和误匹配问题,为此提出一种基于前序特征提示的Transformer目标跟踪算法。通过广义关系建模模块对搜索区域内的目标与背景... 现有单目标跟踪算法普遍依赖初始帧模板与当前帧搜索区域之间的相似性度量进行匹配,在复杂场景中易出现跟踪漂移和误匹配问题,为此提出一种基于前序特征提示的Transformer目标跟踪算法。通过广义关系建模模块对搜索区域内的目标与背景令牌进行自适应划分,仅允许目标令牌与模板令牌交互以有效抑制相似目标及环境噪声干扰;在Transformer目标跟踪算法框架中新增加了前序特征提示模块,结合令牌划分结果与当前帧预测结果生成精确的目标蒙版,并利用前序特征提示编码器对蒙版与搜索图像的拼接结果进行联合编码;设计的前序特征提示解码器根据当前帧搜索区域特征自适应聚合编码结果生成特定提示,从而提升了跟踪算法的适应能力。采用多个基准数据集进行测试。研究结果表明:所提算法在GOT-10K数据集上平均重叠率达到76.1%,在LaSOT数据集上成功率曲线下面积为72.3%、精准度为82.4%;所提算法跟踪性能较优,能够有效解决单目标跟踪时的遮挡、形变和相似干扰等问题。 展开更多
关键词 目标跟踪 特征提示 关系建模 Transformer目标跟踪算法
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基于YOLOX-BT的奶牛多目标跟踪方法 认领 引用
16
作者 王克俭 刘玲玲 +3 位作者 司永胜 何振学 马亚宾 袁明 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第11期364-374,共11页
奶牛跟踪是获取奶牛位置信息和活动数据的重要方式,对奶牛的智能管理具有重要意义。针对视频中部分奶牛目标较小、存在重叠与环境遮挡造成的漏检、误检和轨迹断裂的问题,提出了YOLOX-BT算法,该算法将YOLOX-s的CSP2_1结构替换成了CFP_EVC... 奶牛跟踪是获取奶牛位置信息和活动数据的重要方式,对奶牛的智能管理具有重要意义。针对视频中部分奶牛目标较小、存在重叠与环境遮挡造成的漏检、误检和轨迹断裂的问题,提出了YOLOX-BT算法,该算法将YOLOX-s的CSP2_1结构替换成了CFP_EVCBlock结构,用于提升小目标检测性能;在CFP_EVCBlock结构中,通过整合多种特征增强机制设计了特征重标定模块(Feature refinement module,FRM),解决重叠与遮挡问题,实现了对重要特征的有效提取;为了改善轨迹断裂情况,在数据关联部分,引入外观相似度改进相似度计算方法,并且在匹配过程中,动态调整外观相似度匹配和IoU匹配的所占权重,提升了奶牛的匹配精度。实验结果表明,改进后的检测器平均检测精度、精确率、召回率、帧速率分别达到了94.9%、94.2%、92.7%和22.9 f/s,较原模型相比分别提高了1.2、0.8、2.3个百分点和29.4%,参数量下降了9.3%,浮点运算量减少了16.7%。YOLOX-BT方法在奶牛多目标跟踪任务上,MOTA为93.2%,IDF1为95.2%,IDs为13,MOTP为5.3%,与目前常用方法相比,在MOTA和IDF1上均有显著提升,并有效减少了ID切换。YOLOX-BT算法能实现养殖场奶牛的准确且持续有效跟踪,能够为奶牛智能管理提供技术支持。 展开更多
关键词 奶牛 多目标跟踪 ByteTrack FRM CFP-EVCBlock
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以运动为中心的孪生网络三维目标跟踪 认领 引用
17
作者 杨宇翔 邓颖琦 +2 位作者 顾鸿杰 董哲康 张敬 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2026年第2期512-524,共13页
目的 现有的三维单目标跟踪方法主要遵循基于孪生匹配的范式,长期以来,该范式在处理无纹理且不完整的激光雷达点云时存在诸多问题。一种新的以运动为中心的范式无需进行外观匹配,在很大程度上克服了这些挑战。然而,该方法为多阶段操作,... 目的 现有的三维单目标跟踪方法主要遵循基于孪生匹配的范式,长期以来,该范式在处理无纹理且不完整的激光雷达点云时存在诸多问题。一种新的以运动为中心的范式无需进行外观匹配,在很大程度上克服了这些挑战。然而,该方法为多阶段操作,需额外进行预分割与边界框优化。为了解决上述问题,提出一种创新且简洁的基于孪生网络以运动为中心的跟踪方法。方法 本文方法的核心在于,先借助共享编码器从连续两帧数据中提取特征,随后直接在特征层面建模目标相对运动。具体而言,设计了时空特征聚合模块,该模块能在多尺度下整合编码特征,高效捕捉运动信息;同时引入边界框感知特征编码模块,将精确的尺寸先验信息融入运动特征,以提升预测精度。结果 实验环节,在Kitti、NuScenes和WOD(Waymo open dataset) 3个数据集上,与当前先进方法对比,结果显示:在Kitti数据集中,相较于排名第2的方法,平均成功率指标提升4.7%,平均精度指标提升4.9%;在NuScenes数据集中,平均成功率指标提升14.2%,平均精度指标提升11.5%;在WOD数据集中,平均成功率指标提升2.9%,平均精度指标提升5.4%。在Kitti和NuScenes数据集的高难度测试子集上,本文方法也展现出极强的鲁棒性。此外,在Kitti和NuScenes数据集上开展的消融实验,进一步验证了孪生架构、时空特征聚合模块及边界框感知特征编码模块的有效性。结论 本文提出的基于孪生网络以运动为中心的跟踪方法,规避了易受干扰的外观匹配流程,且无需额外预分割和边界框优化,显著提高跟踪精度,为三维单目标跟踪领域提供了新思路。 展开更多
关键词 三维目标跟踪 激光点云 孪生网络 运动估计 深度学习
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基于频域特征和Transformer的无人机目标跟踪算法 认领 引用
18
作者 刘芳 崔静虎 +2 位作者 卢晨阳 王鑫 浦昭辉 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第8期264-274,共11页
随着无人机技术的不断发展,目标跟踪已成为无人机应用的关键技术之一。针对无人机目标跟踪中,目标易发生遮挡、形变、尺度变化以及多视角变化等问题,提出一种基于频域特征和Transformer的无人机目标跟踪算法。首先,采用蒸馏后的Transfor... 随着无人机技术的不断发展,目标跟踪已成为无人机应用的关键技术之一。针对无人机目标跟踪中,目标易发生遮挡、形变、尺度变化以及多视角变化等问题,提出一种基于频域特征和Transformer的无人机目标跟踪算法。首先,采用蒸馏后的Transformer深度网络提取图像空间全局特征,随后利用自适应频域感知网络提取频域细节特征,同时在输入端增添学习图像作为补充,以捕获目标模块与搜索区域之间的相关性,用于更新初始目标模板,增强对目标的表征能力。其次,提出一种基于互信息最大化的多视角不变特征学习策略,通过最大化目标模板与搜索模板之间的互信息设计新的损失函数,提升跟踪网络处理目标变化的能力。最后,根据学习图像特征响应确定目标位置。仿真实验结果表明,该算法能够有效提升无人机目标跟踪的精度,具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 机器视觉 无人机 目标跟踪 频域特征 深度网络
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基于互信息熵-改进PHD协同的非合作双基地雷达目标跟踪 认领 引用
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作者 潘嘉蒙 李纯 +2 位作者 郑曦楠 陈健 鲍庆龙 《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心 2026年第2期637-649,共13页
针对非合作双基地雷达目标跟踪时主要面临的高杂波率、低检测概率等问题,该文提出了一种基于互信息熵和改进PHD滤波器的目标跟踪协同处理框架,首先将目标点和杂波点与参考模型间不同的统计相关程度量化为互信息熵值,基于互信息熵维特征... 针对非合作双基地雷达目标跟踪时主要面临的高杂波率、低检测概率等问题,该文提出了一种基于互信息熵和改进PHD滤波器的目标跟踪协同处理框架,首先将目标点和杂波点与参考模型间不同的统计相关程度量化为互信息熵值,基于互信息熵维特征完成杂波点迹筛除;其次通过动态权值补偿对经典PHD滤波器进行改进,减缓粒子权值归零过程的同时减少目标误删现象,解决低检测概率下点迹不连续且间隔随机给目标跟踪带来的点迹断联、目标丢失等问题。通过仿真实验验证了所提算法框架的有效性与性能,外场实测数据验证了所提方法在实际应用中可取得良好的目标跟踪结果。 展开更多
关键词 非合作双基地雷达 低检测概率 目标跟踪 互信息熵 PHD滤波
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面向视觉目标跟踪的双引导特征增强Mamba 认领 引用
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作者 才华 叶柏群 +3 位作者 胡海东 寇婷婷 付强 沈卓奇 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第12期1904-1927,共24页
针对现有跟踪方法无法实现时序特征与空间特征的解耦协同问题,提出了面向视觉目标跟踪的双引导特征增强Mamba跟踪器。在Vision Mamba骨干基础上,设计时空特征协同模块,将耦合的时空信息分离并双向增强;构建双分支模仿注意力机制,让浅层... 针对现有跟踪方法无法实现时序特征与空间特征的解耦协同问题,提出了面向视觉目标跟踪的双引导特征增强Mamba跟踪器。在Vision Mamba骨干基础上,设计时空特征协同模块,将耦合的时空信息分离并双向增强;构建双分支模仿注意力机制,让浅层特征模仿深层特征关注重点,增强判别能力;引入动态模板增强与更新策略,通过长短时记忆库协同,实现模板的自适应迭代。实验结果表明,在OTB100数据集上,精度和成功率分别达到93.7%与75.6%;在LaSOT,TrackingNet和GOT-10k上,在多数指标上取得领先或次优性能,其中LaSOT AUC为75.8%,TrackingNet为86.2%,GOT-10k平均重叠率为78.9%。本算法有效平衡协同了时序特征和空间特征,综合性能优于主流对比方法,在面对复杂挑战下表现出较强的精度与鲁棒性。 展开更多
关键词 目标跟踪 Mamba 时空协同耦合 模仿注意力 动态模板更新
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