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申请/专利权人：无锡学院

摘要：一种面向无人机视角的交通跟踪检测系统。属于目标跟踪技术领域，具体涉及面向智能交通和无人机视角下的轻量级目标检测和跟踪技术领域。系统包括目标检测模块、目标运动轨迹匹配模块和目标运动轨迹输出模块；目标检测模块：对视频帧图片进行处理，得出跟踪目标对应的检测框和每个检测框对应的置信度得分；目标运动轨迹匹配模块：根据置信度得分对检测框进行划分，划分后将检测框与预测轨迹进行匹配；目标运动轨迹输出模块：当目标运动轨迹匹配模块中将同一帧检测框连续3次与预测轨迹匹配成功后，将所述预测轨迹作为确认态轨迹输出。其解决了以往无人机对于目标的追迹中由于存在小尺寸目标、复杂背景以及遮挡情况而导致的追踪精度低的问题。

主权项：1.一种面向无人机视角的交通跟踪检测系统，其特征在于，所述系统包括目标检测模块、目标运动轨迹匹配模块和目标运动轨迹输出模块；所述目标检测模块：对视频帧图片进行处理，使用YOLO—LF模型从视频帧图片中得出检测框和检测框的置信度得分，然后过滤掉不符合要求的检测框；所述YOLO—LF模型是在YOLOv8s模型基础上进行改进后得到的，所述改进为：将YOLOv8s模型主干部分最后三层网络的通道数改为512；在YOLOv8s模型颈部部分增加上采样部分和下采样部分后，继续在YOLOv8s模型颈部部分增加LSKAttention模块和自主设计的快速多交叉结构FPW；在YOLOv8s模型头部部分将检测头数量由3个增加到4个，并在每一个检测头的初始输入部分增加自主设计的MODConv模块；所述目标运动轨迹匹配模块：根据置信度得分对检测框进行划分，划分后将检测框与预测轨迹进行匹配；目标运动轨迹匹配模块使用NByteTrack模型实现检测框的划分与匹配，所述NByteTrack模型是在ByteTrack模型基础上进行改进后得到的，所述改进为：将ByteTrack模型中使用的卡尔曼滤波改为自适应卡尔曼滤波；将ByteTrack模型中进行的IoU值计算改为GIoU值计算；将视频稳定技术引入ByteTrack模型中；所述目标运动轨迹输出模块：当目标运动轨迹匹配模块中将同一帧检测框连续3次与预测轨迹匹配成功后，将所述预测轨迹作为确认态轨迹输出。

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