红外小无人机跟踪研究现状与发展趋势
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1.无锡学院;2.人工智能与计算机学院

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中图分类号:

TP391.4 ?

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(或立项的科研/开发课题)等,请按正式名(项目编号)列于:后,多用分号隔开。


Research Progress and Development Trend on Infrared Small UAV Tracking
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    摘要:

    针对现阶段红外无人机跟踪稳定性欠缺的问题,梳理了粒子滤波、相关滤波、神经网络等方法。具体来说,分析了每种方法的基本原理及优缺点。然后,给出了相关方法的实验对比及分析。进一步,讨论了深度学习在该方面应用的发展趋势和研究重点。该研究对智慧城市治理任务具有一定参考价值。

    Abstract:

    In view of the lack of tracking stability of infrared UAV, particle filter, correlation filter, neural network and other methods are sorted out. In particular, the basic principles and advantages and disadvantages of each method are analyzed. Then, the experimental comparison and analysis of related methods are given. Further, the development trend and research focus of the application of deep learning in this field are discussed. This study has certain reference value for the task of smart city governance.

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  • 收稿日期:2024-05-27
  • 最后修改日期:2024-05-31
  • 录用日期:2024-06-07
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