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新框架通过遮挡增强目标追踪能力

研究人员开发了一个新框架，旨在改善在完全和长期遮挡场景下的目标追踪。该系统集成了 YOLOv11n 对象检测、用于运动预测的卡尔曼滤波器以及用于身份恢复的遮挡感知掩码网络。在 OVIS 数据集上与 OccluTrack 进行基准测试，该框架在追踪准确性和身份保持方面表现出显著改进，身份切换减少了 12% 以上。该系统在自定义军事数据集上也表现强劲，凸显了其在需要视线丢失期间持续追踪的国防和监控应用中的潜力。