【摘 要】
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近年来,商业化无人机的蓬勃发展,给国家空域安全带来了极大的威胁,因此如何对抗无人机这种典型的“低慢小”目标成为了世界各国面临的重要问题。作为反无人机系统的关键组成部分,红外探测器具有抗干扰性强、隐蔽性高和能全天候昼夜工作等优点,可作为光学探测器的有效补充或替代。当一个或多个红外无人机目标进入探测范围时,反无人机系统一般要保证远距离捕获目标,并且在目标由远及近的过程中维持稳定的跟踪;若目标由近及远,
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近年来,商业化无人机的蓬勃发展,给国家空域安全带来了极大的威胁,因此如何对抗无人机这种典型的“低慢小”目标成为了世界各国面临的重要问题。作为反无人机系统的关键组成部分,红外探测器具有抗干扰性强、隐蔽性高和能全天候昼夜工作等优点,可作为光学探测器的有效补充或替代。当一个或多个红外无人机目标进入探测范围时,反无人机系统一般要保证远距离捕获目标,并且在目标由远及近的过程中维持稳定的跟踪;若目标由近及远,系统需确保能够识别稍大尺度的无人机目标,在目标渐远的过程中尽量延长稳定跟踪的时间。这就要求反无人机系统能够同时识别多个不同尺度的无人机目标,尤其是小尺度目标,再加上无人机本身机动性很强,在强噪声和复杂背景的干扰下做到稳定准确的检测跟踪往往就比较困难。针对以上困境,本文围绕复杂背景下反无人机系统中的红外目标检测跟踪相关技术展开研究。首先从传统图像分析方面和深度学习两个方面对红外无人机目标检测技术进行研究和分析,在传统图像分析方面,提出了一种基于CFSFDP（Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks）和改进区域生长的红外小目标检测算法;在深度学习方面,提出了一种改进YOLOv4的红外小目标检测算法。然后,在检测技术的基础上,对红外无人机目标的跟踪技术进行研究,提出了一种融合YOLOv4和SORT（Simple Online and Realtime Tracking）的多目标跟踪算法,并针对因相机移动、目标运动速度过快而跟踪效果不佳的问题,提出使用GIOU（Generalized Intersection Over Union）距离度量的改进方案。最后,通过仿真实验证明了该方法的有效性。
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