典型文献
电力场景下基于无人机视觉的运动目标追踪方法
文献摘要：
随着人工智能技术的发展,面向电力系统的运动目标追踪技术逐渐得到关注,现有方法虽有一定成效,但是大多基于固定摄像头的监控视频录制,不能灵活追踪运动目标,当运动目标离开摄像头视野时,存在运动目标丢失问题.为此,利用无人机设备,并基于深度学习和核相关滤波技术,提出了一个电力场景下基于无人机视觉的运动目标追踪方法(MTTS_UAV).所提方法采用改进的目标追踪方法与目标检测方法相结合的方式来追踪运动目标隐患,并引入2种无人机飞行控制模块:启发式和数据驱动式,使得无人机的飞行速度和方向可以根据目标移动情况自适应地调节.在真实变电站的安全帽人员数据集上进行了大量实验,对所提方法的追踪效果进行评估,结果表明:所提方法在真实数据集上的平均像素误差(APE)和平均重叠率(AOR)分别可达到2.37和0.67,验证了方法的有效性.
文献关键词：
目标追踪;目标检测;深度学习;无人机视觉;电力场景
中图分类号：
作者姓名：
冯雪;杜猛俊;向新宇;钱锦;张敏
作者机构：
国网浙江省电力有限公司杭州供电公司,杭州 310000
文献出处：
引用格式：
[1]冯雪;杜猛俊;向新宇;钱锦;张敏-.电力场景下基于无人机视觉的运动目标追踪方法)[J].北京航空航天大学学报,2022(04):586-594
A类：
MTTS
B类：
电力场景,无人机视觉,运动目标,目标追踪,电力系统,追踪技术,渐得,虽有,摄像头,监控视频,视频录制,机设备,核相关滤波,滤波技术,UAV,目标检测方法,无人机飞行,飞行控制,控制模块,启发式,飞行速度,变电站,安全帽,真实数据,像素,APE,重叠率,AOR
AB值：
0.300416
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