【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于飞行汽车计算机视觉领域，具体涉及一种鲁棒的飞行汽车空地目标匹配方法及系统。
技术介绍
1、飞行汽车技术的快速发展及其在城市交通、物流运输和应急救援等领域的应用，对车辆的自主导航、安全控制和协同作业提出了越来越高的要求。其中，实现飞行汽车在空地模式切换过程中的精准目标识别与跟踪至关重要。然而，现有的目标识别与跟踪技术在飞行汽车场景下面临诸多挑战：单一视角的目标跟踪易受视角限制和目标遮挡影响；飞行模式下目标尺寸缩小，易受光照、大气干扰等影响；地面行驶模式下，中远距离目标细节缺失；不同模态下(飞行模式和地面行驶模式)的目标识别和匹配也存在困难。现有技术如yolov5s、deepsort和fastreid等算法，虽然在各自领域取得了一定成果，但直接应用于飞行汽车空地目标匹配时，其鲁棒性和准确性仍不足以满足高精度、高实时性的要求，难以有效解决目标遮挡、视角变化、光照变化等复杂情况。
2、因此，迫切需要一种能够有效应对飞行汽车空地模式切换以及多车协同作业挑战的鲁棒目标匹配方法。
技术实现思路b>
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【技术保护点】
1.一种鲁棒的飞行汽车空地目标匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种鲁棒的飞行汽车空地目标匹配方法，其特征在于，所述CA注意力机制将2D池化分解为两个1D平均池化，按照两个不同的池化核分别沿水平和竖直方向进行池化操作。
3.根据权利要求1所述的一种鲁棒的飞行汽车空地目标匹配方法，其特征在于，改进的损失函数LMPDIoU为：
4.根据权利要求1所述的一种鲁棒的飞行汽车空地目标匹配方法，其特征在于，对跟踪结果进行重识别预处理的过程为：将跟踪结果的图像以及预测框txt文件逐帧保存，并将保存图像根据预测框坐标进行...
【技术特征摘要】
1.一种鲁棒的飞行汽车空地目标匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种鲁棒的飞行汽车空地目标匹配方法，其特征在于，所述ca注意力机制将2d池化分解为两个1d平均池化，按照两个不同的池化核分别沿水平和竖直方向进行池化操作。
3.根据权利要求1所述的一种鲁棒的飞行汽车空地目标匹配方法，其特征在于，改进的损失函数lmpdiou为：
4.根据权利要求1所述的一种鲁棒的飞行汽车空地目标匹配方法，其特征在于，对跟踪结果进行重识别预处理的过程为：将跟踪结果的图像以及预测框txt文件逐帧保存，并将保存图像根据预测框坐标进行截取，获得待检测数据集。
5.根据权利要求1所述的一种鲁棒的飞行汽车空地目标匹配方法，其特征在于，在所述目标重识别处理过程中，对图像进行预处理后，利用骨干网络生成特征，...
【专利技术属性】
技术研发人员：殷国栋，陈旭东，李兵兵，庄伟超，邱春龙，张嘉桐，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：
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