【摘 要】
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针对无人机视频中存在目标密集、运动噪声强而导致跟踪性能显著下降的问题，提出了一种改进YOLOv3的车辆检测算法及一种基于深度度量学习的多车辆跟踪算法。针对车辆检测的精度与实时性问题，采用深度可分离卷积网络MobileNetv3作为特征提取网络实现网络结构轻量化，同时采用CIoU Loss作为边框损失函数对网络进行训练。为了在多目标跟踪过程中提取到更具判别力的深度特征，提出了一种基于深度度量学习的多
【基金项目】
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基于多粒度特征学习的服务机器人环境自主感知与行为理解理论研究，国家自然科学基金（62073279）；
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针对无人机视频中存在目标密集、运动噪声强而导致跟踪性能显著下降的问题，提出了一种改进YOLOv3的车辆检测算法及一种基于深度度量学习的多车辆跟踪算法。针对车辆检测的精度与实时性问题，采用深度可分离卷积网络MobileNetv3作为特征提取网络实现网络结构轻量化，同时采用CIoU Loss作为边框损失函数对网络进行训练。为了在多目标跟踪过程中提取到更具判别力的深度特征，提出了一种基于深度度量学习的多车辆跟踪算法，实验证明，本文提出的算法有效改善车辆ID跳变问题，速度上满足无人机交通视频下车辆跟踪的实时性要求，达到17FPS。
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