基于检测和重识别的无人机行人跟踪算法

作     者：张嘉辉 赵威 王子琛 蒙志君 ZHANG Jiahui;ZHAO Wei;WANG Zichen;MENG Zhijun

作者机构：北京航空航天大学航空科学与工程学院北京100191 

出 版 物：《北京航空航天大学学报》 (Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics)

年 卷 期：2024年第50卷第8期

页      面：2538-2546页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 082503[工学-航空宇航制造工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：国家自然科学基金(61976014) 

主　　题：无人机 目标检测 量化加速 行人跟踪 重识别 

摘      要：将智能检测跟踪算法与无人机(UAV)的灵活性相结合是UAV应用的研究热点。针对UAV的视角及运动导致目标滑移和遮挡的问题,提出一种基于检测和重识别的UAV行人跟踪算法。对训练好的YOLOv5进行TensorRT加速,解决UAV计算资源有限的问题;以量化加速的目标检测算法与重识别算法为基础,构建行人跟踪算法框架;设计判定行人匹配度,完成行人匹配系统设计。仿真试验表明:训练后的YOLOv5和OSNet具备一定的精度,采用TensorRT加速后的YOLOv5网络在保证精度的情况下,帧率有了近50%的提升。飞行试验表明:所提算法在行人穿插及障碍物遮挡的情况下,可以实现对目标的稳定跟踪,具备一定的实用性和有效性。