基于注意力特征融合的无人机多目标跟踪算法

随着无人机技术的不断发展,无人机多目标跟踪已成为无人机应用的关键技术之一.针对无人机视频中的复杂背景干扰、遮挡、视点高度和角度多变等问题,提出一种基于注意力特征融合的无人机多目标跟踪算法.首先,将改进的卷积注意力模块引入残差网络,建立三元组注意力特征提取网络;其次,在特征金字塔网络的结构上加入新的特征融合通道,设计多尺度特征融合模块,增强模型对多尺度目标的特征表达能力;最后,根据目标的重识别特征匹配与检测框匹配得到目标轨迹.仿真实验结果表明,该算法可有效提升无人机多目标跟踪的精度,具有较好的鲁棒性.     

基于移动检测数据的宏观基本图特征

为了实时检测和评价城市交通网络的拥堵态势,发掘城市网络交通流的内在特性,构建基于移动检测数据的交通网络宏观基本图（MFD）,分析MFD的特征和变化规律.在移动车辆渗透率非均匀分布的条件下,结合固定检测器数据,利用可变渗透率对MFD进行估计.以杭州市为例,利用7 109辆出租车的GPS轨迹数据,研究交通网络MFD特征.结果表明,提出的分段取平均值作为该区间扩展系数的计算方法,相较于直接采用平均值作为整体统一扩展系数的计算方法,能够更加有效地应用于城市道路网络的实时交通状态监测.