声明
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。
国内刊号：11-2422/TN
国际刊号：1001-506X
发布日期:
作者：宋子壮, 杨嘉伟, 张东方, 王诗强, 张硕
单位：北京遥感设备研究所, 北京 100854
关键词：多目标跟踪,无锚框,红外目标,多类别,边缘端实时,重识别
本文提出一种改进的红外多类别多目标实时跟踪网络, 在确保跟踪精度的同时, 重新设计无锚框网络结构, 进一步降低网络的参数量与推理时间。通过优化目标特征向量, 进一步提高识别精度, 同时简化与改进跟踪流程。此外, 通过细化分析相关流程执行时间, 选用GPU与CPU分别执行最优运算, 提升跟踪整体运行速度。上述方法被应用于低空海面红外目标跟踪数据集中。结果表明, 在本文所提的综合评价指标下, 所设计的网络相较其他轻量级网络评分提高1.78, 且运行速度在NVIDIA Jetson Xavier NX中达到52.37 FPS, 满足边缘端实时运行需求。
来源：2022年第2期
《系统工程与电子技术》期刊编辑部
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。