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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - Virtualot：一个利用无人机产品、深度学习目标检测与传统目标跟踪技术实现实时坐标变换与遮挡敏感跟踪的框架

DOI：10.1109/igarss.2018.8518124 出版年份：2018 更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要： 在这项工作中，我们探索了一系列方法组合，用于分析和研究超局部环境现象。通过开发独特的单像摄影测量应用，我们实现了对航拍影像中停车场透视图进行深度学习目标检测与传统目标跟踪处理结果的实时可视化。此外，我们提出了一种通用算法：通过反演单像摄影测量过程并将其应用于数字高程模型来提取场景理解信息，从而推算出导致目标遮挡的透视图像区域。通过连接现实空间与透视空间，我们能利用双坐标系构建具有弹性的目标跟踪环境——当目标遭遇遮挡时，可据此调整跟踪方法。我们认为，这种创新技术组合为复杂空间域（提供视频素材和无人机产品时）运用GIS实现更智能、更稳健的目标跟踪及精细环境分析开辟了新途径。
作者： Bradley J. Koskowich，Maryam Rahnemoonfar，Michael Starek
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过结合深度学习目标检测与传统目标跟踪技术，分析和研究超局部环境现象，实现实时可视化并增强态势感知能力。

研究成果

该研究提出了一种将视频数据与无人机系统产品有效集成的方法，在大范围内显示出较低的配准误差。单像测图、深度学习目标检测与传统跟踪技术的结合，为分析超局部环境现象提供了一种新方法。未来工作包括实现处理流程自动化，并通过降低图像质量测试系统以确定最低运行要求。

研究不足

该研究的准确性受到图像缺陷的影响，原因包括缺乏相机校准以及天气穹顶造成的畸变。虽然遮挡提取方法在测试案例中有效，但需要在其他场景中进行进一步验证。

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