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课题来源：某无人机研发企业横向委托项目

案例定位：面向无人机自主巡检与安防巡检场景的追踪状态智能监测与抗干扰重定位技术转化研究

1 项目背景

某无人机研发企业长期从事无人机自主巡检与低空安防目标监测技术研究，实际作业中，无人机在对地或对空目标进行持续跟踪时，频繁遭遇目标被遮挡、目标移出视野、相似物体干扰等复杂工况，导致跟踪漂移甚至完全丢失，严重制约了无人机巡检作业的可靠性与自主化水平。传统基于单一视觉特征的目标跟踪器缺乏对自身追踪状态的在线评估能力，亦未有效利用目标运动的历史时序信息，难以在复杂环境下维持稳定跟踪。

深度森林从专利挖掘与高价值技术转化的角度介入，完成了包含追踪状态异常在线检测、基于卡尔曼滤波的时序重定位更新、抗相似目标干扰的多峰值响应判别在内的多项发明专利群布局，并同步开展了基于公开航空数据集与真实飞行场景的实测验证与业务化应用适配。

2 本专利要解决的问题

（1）无人机视觉跟踪过程中，缺乏对当前追踪可靠程度的实时量化评估手段，难以在遮挡、离开视野等异常状态发生初期进行主动干预与校正；

（2）相似目标干扰或背景杂乱条件下，传统响应图峰值判别机制易产生误判，导致跟踪器错误锁定干扰物而丢失真实目标；

（3）经典孪生网络跟踪器独立处理每一帧图像，割裂了目标在时间序列上的运动连续性，无法利用历史运动先验信息对异常状态下的目标位置进行合理预测与恢复。

3 专利技术核心价值点

3.1 基于双峰选择与多维响应变化率的追踪状态异常检测机制

本发明针对无人机跟踪过程中跟踪状态难以在线感知的问题，建立了基于响应图多维特征分析的异常检测机制。首先引入双峰选择策略：当响应分数图中出现多个显著峰值且满足次峰筛选阈值时，通过交并比（IoU）回溯判定次峰是否为真实目标位置，有效规避相似目标干扰导致的峰值误判。同时，构建包含平均峰值相关能量变化率（APCE_ratio）、最高响应值变化率（Fmax_ratio）及峰值旁瓣比变化率（PSR_ratio）的三维状态评价指标，实时量化当前帧响应质量相对于历史均值的波动幅度。当任一指标突破预设阈值时，即判定当前追踪状态异常，触发后续重定位校正流程，从根本上解决了传统跟踪器对自身失效状态“不自知”的缺陷。

3.2 融合卡尔曼滤波的时序先验信息重定位更新方法

本发明将卡尔曼滤波引入孪生网络跟踪框架，构建了基于时序运动先验的跟踪结果重定位更新机制。将目标边界框的中心坐标、宽高及帧间位移变化率定义为状态变量，利用卡尔曼滤波的预测-校正循环过程，持续融合目标历史运动轨迹信息。当状态检测模块判定当前视觉跟踪结果可靠时，将其作为观测值输入滤波器进行最优估计更新；当检测到异常状态时，则切断不可靠观测值的输入，直接依靠状态转移矩阵递推目标位置先验估计，实现对跟踪框的自主预测校正。该机制弥补了孪生网络在时间维度上信息利用的空白，使得跟踪器在目标发生短暂遮挡或移出视野后能够迅速重捕获目标。

3.3 面向抗干扰增强的孪生网络与状态监测协同架构

本发明建立了视觉特征提取、在线状态监测与运动预测校正三位一体的协同跟踪架构。以全卷积孪生网络（siamfc）为基础视觉跟踪单元，维持算法轻量化与高实时性优势；以多维响应变化率检测模块为状态感知单元，实时诊断跟踪健康度；以卡尔曼滤波为预测校正单元，提供异常状态下的目标位置先验估计。三者协同运行，在不显著增加计算负担的前提下，显著增强了跟踪器在遮挡、出视野及相似干扰等挑战性场景下的鲁棒性。

4 专利转化验证与分析

为验证本发明提出的基于神经网络的无人机追踪状态监测方法的先进性与有效性，分别在公开航空基准数据集UAV123及自建无人机目标数据集上进行了严格测试。UAV123包含123段低空航拍视频，涵盖光照变化、尺度变化、部分遮挡、完全遮挡、离开视野、相似目标等12类复杂属性；自建数据集包含29段真实飞行场景视频，覆盖悬停、平飞、机动转弯等运动模式及室内外多种环境。

在追踪状态异常检测与抗干扰实验中，引入本专利机制后的跟踪器在UAV123相似目标干扰场景下，精确率与成功率分别较基线跟踪器提升5.6%与4.3%；在部分遮挡与完全遮挡场景下，精确率分别提升4.3%与3.1%。

4.1 整体跟踪性能与实时性对比

在UAV123全数据集测试中，本专利方法以62帧/秒的处理速度实现66.0%的精确率和47.4%的成功率，较原始siamfc基线跟踪器分别提升2.3%和1.7%，且跟踪性能优于同期主流相关滤波类算法。在自建无人机目标数据集上，本专利方法以55帧/秒的速度实现72.0%的精确率和58.6%的成功率，较基线分别提升4.7%和3.9%，满足无人机机载边缘计算平台对实时性与精度的双重需求。

4.2 典型挑战场景下的定性验证

在car4序列（目标车辆受路牌遮挡）、person10序列（行人移出视野后重新出现）及自建反无人机序列（存在相似无人机干扰）等典型挑战视频中，基线跟踪器均在干扰发生后出现目标框漂移或永久丢失；而本专利方法依靠状态检测与重定位更新机制，在异常状态解除后迅速校正跟踪框位置，持续锁定真实目标。实测数据表明，本方法在遮挡及出视野场景下的精确率较基线分别提升13.4%和6.6%，显著降低了跟踪中断概率。

5 专利转化成效

相关技术成果已进入实质转化与权属固化阶段。

深度森林公司与该无人机研发企业围绕“基于神经网络的无人机追踪状态监测方法”核心技术体系，已完成2项发明专利与1项软件著作权的组合申请与布局。后续拟结合研究院承担的某重点无人机自主巡检系统升级项目开展规模化工程验证与业务部署，预期可将无人机巡检过程中因目标丢失导致的人工干预频次降低60%以上，单架次有效作业时长提升约35%。

山东深度森林信息科技有限公司是一家面向高质量专利“挖掘-设计-转化”的技术服务团队。