基于边缘计算的巡检无人机公路标线跟踪算法研究

作     者：宋丽丽 陶永昭 韩建峰 张静 姚杰 高雄伟 

作者机构：内蒙古工业大学信息工程学院 内蒙古工业大学内蒙古感知技术与智能系统重点实验室 

出 版 物：《激光杂志》 (Laser Journal)

年 卷 期：2025年

学科分类：08[工学] 082303[工学-交通运输规划与管理] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 082302[工学-交通信息工程及控制] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY21324) 自治区直属高校基本科研业务费项目(JY20220228) 

主　　题：无人机 边缘计算 目标检测 目标跟踪 公路巡检 

摘      要：对公路标线的实时跟踪是无人机公路巡检任务中的一个重要环节。较新的深度学习网络算法一般伴随着较大参数量，限制了其在边缘设备上的应用，针对其部署在边缘计算平台上的需要，本文提出了一种基于改进YOLOv3-tiny和DeepSORT的公路标线跟踪算法。改进的算法首先进行K-Means++聚类，其次采用CIOU损失函数，使检测框的回归更加稳定，最后引入改进的SPP结构和SAM空间注意力机制丰富有效特征提取。对检测到的公路标线进行跟踪，并根据实际巡检的情况对DeepSORT进行改进。实验结果表明改进的YOLOv3-tiny算法相比于原算法mAP提高了4.02% ，改进的DeepSORT算法相比于原算法MOTA值提升了1.9 %，在Nvidia Jetson Xavier NX平台上进行测试，平均帧速率可达31.2帧/s，满足了无人机实时巡检的需求。