IROS24新鲜出炉：PRL-Track，最先进的无人机视觉目标跟踪系统！

主要观点总结

本文介绍了一种新颖的渐进式表征学习框架PRL-Track，用于为无人机跟踪提取稳健的目标表示。该框架通过粗表征学习和细表征学习的两个阶段，利用CNN和ViT的优势，生成稳健的精细目标表示，提升了无人机跟踪的精确度和稳健性。文章还介绍了实验验证和实机部署测试的结果。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

近年来，无人机视觉目标跟踪在自主应用中扮演重要角色，但实现高精度的目标跟踪面临诸多挑战。研究者针对这些挑战提出了一种渐进式表征学习框架PRL-Track。

关键观点2: PRL-Track框架介绍

PRL-Track框架分为粗表征学习和细表征学习两个阶段。通过交织粗目标表征，进一步细化目标特征，提升跟踪的精确度和稳健性。

关键观点3: 粗表征学习

在粗表征学习阶段，使用CNN和调节器生成目标的粗略表示，获取目标的局部空间信息。

关键观点4: 细表征学习

在细表征学习阶段，利用ViT和分层建模生成器，通过融合粗略的目标表示，增强对上下文信息的理解，生成稳健的精细目标表示。

关键观点5: 实验验证

文章进行了大量实验验证，包括数值对比实验、复杂条件测试和实机部署测试，证明了PRL-Track框架的有效性。

文章预览

导读： 近年来，随着无人机技术的飞速发展，视觉目标跟踪在无人机的自主应用中扮演着越来越重要的角色，然而，在复杂多变的环境中，实现高精度的目标跟踪并非易事。无人机在飞行过程中，常常会遇到目标的纵横比变化、遮挡以及光照变化等问题。 针对上述困难，研究者们提出了一种全新的渐进式表征学习框架，称为PRL-Track，该框架将表征学习过程分为粗表征学习和细表征学习两个阶段，通过交织粗目标表征，进一步细化目标特征，从而提升跟踪的精确度和稳健性。 在实际应用中，PRL-Track在配备边缘智能相机的典型无人机平台上，实现了每秒42.6帧的高效跟踪速度。 ©️【深蓝AI】编译 稳健的视觉目标跟踪在智能无人机应用中至关重要，例如任务规划、生物多样性保护和目标定位等。在这些广泛的应用中，无人机跟踪器的目标是从第一帧的 ………………………………