仪器仪表学报

作者：范云生，张 凯，牛龙辉，刘 婷，费 凡

单位：范云生,1. 大连海事大学船舶电气工程学院，2. 辽宁省智能船舶技术与系统重点实验室,,张 凯,1. 大连海事大学船舶电气工程学院，2. 辽宁省智能船舶技术与系统重点实验室,,牛龙辉,1. 大连海事大学船舶电气工程学院，2. 辽宁省智能船舶技术与系统重点实验室,,刘 婷,1. 大连海事大学船舶电气工程学院，2. 辽宁省智能船舶技术与系统重点实验室,,费 凡,1. 大连海事大学船舶电气工程学院，2. 辽宁省智能船舶技术与系统重点实验室,

关键词：海上无人机;长时跟踪;相关滤波;重新检测;旋转跟踪框

基金：国家重点研发计划( 2022YFB4301401)、国家自然科学基金( 61976033)、辽宁省中试基地中试验证类科技项目( 2022JH24 / 10200029)资助

针对无人机在海上对船舶进行长时跟踪时,由于船身被遮挡及船舶离开视野导致目标跟踪失败的问题,提出了基于YOLOv5和ECO_HC相结合的海上目标长时检测跟踪算法。首先,利用感知哈希与峰值比例综合评估跟踪过程的可靠性,目标丢失时利用YOLOv5检测器重新定位目标位置,并初始化跟踪器模型,消除累计错误信息。其次针对目标在跟踪过程中存在的旋转变化,利用傅里叶-梅林变换进行旋转参数估计,减少了目标旋转造成的跟踪器性能下降问题。本文算法在OTB-100数据集上的平均精确度和成功率为83.9%和76.7%;在无人机平台上进行实际海上场景船舶跟踪实验,在完全遮挡及离开视野两种情况下精确度和成功率分别为为80.9%,60.4%和90.2%,48.3%,实验表明本文算法可以有效抑制常见海面干扰因素的影响。

来源：2024年第3期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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