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Anti-UAV
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证据深度学习增强多模态反无人机检测
研究人员探索了证据深度学习（EDL）在改进多模态反无人机检测系统中的应用。第一篇论文在AntiUAV600、TRIDENT和MM-UAV等基准上研究了EDL头和Dempster-Shafer融合，发现EDL训练目标提高了准确性。第二篇论文将EDL扩展到RGB-热融合，在Anti-UAV基准上使用折扣信念融合（DBF），展示了准确性和实时性能的提高，尽管由于该特定数据集几乎普遍存在冲突，DBF的冲突折扣机制在该数据集上表现不活跃。
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新的边缘感知跟踪管线用于无人机，采用自适应卡尔曼滤波器
研究人员开发了一种新的边缘感知跟踪管线，用于使用热红外成像的无人机（UAV）。该管线以自适应运动学卡尔曼滤波器（AKKF）为中心，在保持实时性能的同时提高了标准卡尔曼滤波器的效率。该系统旨在通过引入瞬态误报抑制和运动学驱动的预测滑行，来改善在频繁遮挡和快速机动等挑战性条件下的轨迹连续性。在Beyond Strong Baseline基准上的实验评估了用于实际部署的跟踪准确性和计算效率。