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Anti-UAV
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新方法通过不确定性感知传感器融合增强反无人机检测能力
研究人员开发了一种新颖的方法，通过将不确定性感知纳入多模态传感器融合，来提高反无人机检测系统的可靠性。所提出的方法利用证据深度学习（EDL）来量化来自RGB和热成像摄像机流的预测不确定性。通过采用折扣信念融合（DBF），该系统可以在传感器数据冲突时表达怀疑，将这种分歧转化为不确定性质量，然后再聚合意见。虽然多模态融合在Anti-UAV基准测试中显示出比单流方法更高的准确性，但由于基准测试的固有特性，DBF的冲突折扣机制的影响不如预期。
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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。