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CVPR基于聚类的无人机追踪与姿态估计学习
本文介绍了 NTU-ICG 团队提出的基于聚类学习检测的 LiDAR 技术应用于无人机跟踪和姿态估计的方法，通过两种类型的 LiDAR 传感器对无人机进行三维定位，并结合历史估计填充缺失数据，在 CVPR 2024 UG2+ Challen
PDFa month ago
CVPR多模态无人机检测、分类和跟踪算法 -- CVPR 2024 UG2 挑战技术报告
该研究提出了一种多模态无人机追踪和位姿估计方法，通过利用多模态传感器信息，包括立体视觉、各种雷达和音频阵列，以及针对无人机检测、分类和 3D 跟踪的困难，提高了准确度和稳健性，并在 MMUAD 数据集的分类和跟踪任务中取得了最好的性能。
PDFa month ago
无人机追踪对常见干扰的稳健性评测
无人机 (UAV) 跟踪的鲁棒性对于监视和机器人技术等许多任务至关重要。为了解决共同损坏情况下 UAV 跟踪器性能评估缺乏专门平台的问题，我们提出了 UAV-C (UAV 跟踪器鲁棒性评估的大规模基准测试集)。具体而言，UAV-C 基于两个
PDF4 months ago
针对实时无人机跟踪的具有对比实例的判别性表示
通过对比学习的方法，本文提出了一种针对无人机追踪的新的轻量级模型，能够提供更准确、高效的特征表示，大幅超越现有无人机追踪方法的性能。
PDF10 months ago
基于互信息最大化的实时无人机跟踪学习解耦表示
利用互信息最大化的分解表示学习（DR-MIM）来进一步提高无人机跟踪的深度学习（DL-based）跟踪器的精确度和效率。通过将特征分解为与身份相关和与身份无关的特征，仅使用后者，从而增强下一步的分类和回归任务的特征表示效果。广泛的实验表明，
PDFa year ago
DarkLighter：无人机跟踪中的光明之光
本文提出了一种名为 DarkLighter 的低光图像增强器，采用轻量级的 ME-Net 网络，用于提高无人机跟踪器在夜间、低光环境下的鲁棒性。实验证明，DarkLighter 的普适性和可靠性很高，并已在典型的 UAV 系统上实现，夜间场
PDF3 years ago
SiamAPN++: 用于实时无人机跟踪的连体式注意力聚合网络
本文提出了一种新的基于关注机制的 Siamese 追踪器 (SiamAPN ++), 以便实现 UAV 跟踪的实时高效性和卓越性能。实验表明，该追踪器在两个权威基准测试中胜过了其他目前最先进的追踪器，并且在典型的嵌入式平台上实现了令人满意的
PDF3 years ago