基于惯性预测的遥感场景舰船多目标跟踪模型

作     者：潘超凡 李润生 胡庆 包全福 保永强 PAN Chaofan;LI Runsheng;HU Qing;BAO Quanfu;BAO Yongqiang

作者机构：信息工程大学数据与目标工程学院河南郑州450001 中国人民解放军61191部队浙江杭州310000 中国人民解放军95806部队北京100076 北京航天遥感国际科技发展有限公司北京100076 

基　　金：青年科学基金(41901378)资助课题 

出 版 物：《系统工程与电子技术》 (Systems Engineering and Electronics)

年 卷 期：2025年第47卷第1期

页      码：41-51页

摘      要：遥感场景下的舰船目标跟踪具有重要的战略意义和经济价值,如何克服遥感视角下舰船朝向任意性、近岸舰船密集排列等问题对跟踪性能的影响是一项具有挑战性的任务。针对遥感场景下舰船等大长宽比目标的多目标跟踪(multiple-object tracking,MOT)任务,提出一种基于惯性预测的多目标跟踪器(inertial predicting multiple-object tracker,IPMOT)。首先,利用检测-跟踪(tracking-by-detection,TBD)范式级联检测器和跟踪器有效避免训练过程对时序关系的依赖,通过公开的目标检测数据集实现对检测器的训练,解决跟踪数据集缺乏的问题。其次,针对TBD范式在检测阶段存在的漏检严重影响跟踪性能的问题,构建惯性跟踪模型(inertial tracking model,ITM),通过多步预测来实现检测器漏检时的跟踪保持,并利用角度修正消除边界处角度突变的影响。最后,为实现所提算法的模型训练和性能测试,制作舰船MOT(ship MOT,SMOT)数据集。实验结果表明,所提模型在MOT精度(MOT accuracy,MOTA)和识别F1分数(identity F1 score,IDF1)指标上分别提升3.9%和7.2%,在IDs和Frag指标上的表现有明显改善,具有较好的跟踪精度和稳定性。

主 题 词：遥感场景 舰船目标 多目标跟踪 惯性预测 检测-跟踪范式 

学科分类：083002[083002] 0830[工学-生物工程类] 081802[081802] 08[工学] 0818[工学-交通运输类] 081602[081602] 0816[工学-纺织类] 

核心收录：

D　O　I：10.12305/j.issn.1001-506X.2025.01.05

馆 藏 号：203156943...