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目标追踪应对长时间遮挡,复亚无人机管理平台功能实测

2024-10-28 | 复亚动态
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无人机目标追踪算法能够对识别到的目标进行实时监测和跟踪,被广泛应用于交通、城管、安防等场景。然而,在实际应用中目标被遮挡的情况时有发生,如车辆进过桥下或者被树木、路牌遮挡等,可能会导致追踪失败。


对此,复亚智能对无人机目标追踪自研算法进行了深度的优化升级,能有效应对复杂场景下的长时间遮挡挑战,经过多次实际测试验证,可实现对正确目标的持续、稳定追踪。



无人机目标追踪的实现是通过捕捉目标信息、提取目标特征,再对目标进行持续锁定和追踪,同时系统会根据目标的位置和运动状态动态调整飞行路径,确保持续追踪目标。


长时间遮挡则是无人机目标追踪中的一大挑战。当目标被遮挡时,遮挡导致目标特征信息中断,难以维持对目标的识别,同时目标在遮挡期间的运动轨迹难以预测,增加了追踪的难度,而当遮挡物移开后,算法需要迅速重新识别正确的目标以恢复追踪,则又是一大难点。




在长时间遮挡带来的挑战下,传统的追踪算法依赖于目标的连续视觉信息,难以维持追踪的连续性和准确性。而复亚智能对无人机目标追踪自研算法进行了深度的优化升级,确保持续追踪正确目标。


针对当目标被遮挡时,无人机就失去了目标的完整信息这个问题,复亚采用了深度学习算法,通过大量训练数据,让算法能够学习到目标的深层特征,包括形状、颜色、纹理等关键信息。在遮挡物移开或目标重新出现时,算法会根据已记忆的特征,迅速重新识别并追踪目标,确保追踪的连续性与准确性。


面对在遮挡期间,目标的运动轨迹变得难以预测这一问题,复亚智能追踪算法则结合了轨迹预测算法和虚拟跟踪技术。


在遮挡期间,复亚利用先进的轨迹预测算法,结合目标的历史运动信息,对目标的运动轨迹进行智能预测。同时在遮挡期间,复亚智能无人机管理平台会进行虚拟跟踪,逐帧搜索潜在目标,确保在目标重新出现时能够减少相似目标干扰,实现重新捕获。



通过持续优化自研的追踪算法能力,复亚智能提高其在复杂场景下的稳定性和准确性,确保算法能够在短时间内完成目标检测、追踪和遮挡后再追踪等任务,满足实际应用需求。


复亚智能无人机管理平台通过实时记录目标的位置、运动轨迹等信息,为城市管理者提供大量的实时数据支撑,助力城市管理、交通巡逻、安全监控等领域向更智能化、精准化迈进。

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