基于检测的舰载机多目标实时跟踪算法

• 作者: 田少兵 朱兴动 范加利 王正
• 来源期刊: 航空兵器
• 关键词: 目标检测 卡尔曼滤波 匈牙利算法 目标跟踪 深度学习
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 航空武器技术|Aviation Weapon Technology
• 页码范围: 49-55
• 页数: 7页
• 分类号: TJ760|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.12132/ISSN.1673-5048.2020.0160

摘要

面向航空母舰舰载机调运作业过程中安全引导、运动状态实时监控,针对传统的基于检测的目标跟踪算法跟踪性能不佳且易受干扰的问题,提出了将YOLO v3目标检测算法和卡尔曼滤波相结合的舰载机多目标实时跟踪算法.通过K-means聚类算法优化了原YOLO v3算法的锚点框大小,结合卡尔曼滤波算法对舰面舰载机目标实现有效的跟踪,并在自建的舰载机多目标跟踪数据集和MOT16多目标跟踪数据集上与基于光流法的跟踪算法、SORT多目标跟踪算法进行了对比实验.结果表明,本文提出的跟踪算法准确性、鲁棒性、稳定性更高,且当目标框宽度、高度发生突变时具有较强的适应能力.