........ 213 第四章 低空目标追踪 ........................................................ 233 4.1 前言 .................................................................... 233 4.1.1 无人机目标追踪研究背景................. .....................233 4.1.2 无人机目标追踪独特挑战........................................................................................................234 4.1.3 无人机目标追踪任务分类................................. .......... 237 4.2.1 单目标追踪.....................................................................................................................................237 4.2.2 多目标追踪算法.......................

可学习参数） ，以通用的方式将互补特征从一种模态转移到另一种模态。 每个模态分支从其他模态中学习提示信息 ，与当前模态的特征信息相结合 ，增强表征能力。 创新：基于双向 Adapter 的多模态追踪视觉提示框架 (BAT) 实现了出色的多模态互补性（ AAAI 2024 ） 任务门控的多合一退化多模态融合模型（ TG-ECNet ） Ir=TG-EC Net(t,f 动态感知低质量图像退化类型 搭建了一种多机协同追踪架构： • 利用 Transformer Encoder 实现模板与搜索区域 的自动建模。 • 对多个模板的注意力权重加权作为依据剪枝 Token ，用于加速训练和推理。 多机协同性能大大超越多无人机单目标跟踪算法 ASNet 创新：构建 TransMDOT 的多机协同追框架解决多无人机单目标跟踪协同共享难题（ TCSVT 2023 ） 为多机协同追踪任务提供数据平台 为多机协同追踪任务提供数据平台 促进多视角间图像匹配、 目标重识别、 协同检测与追踪等领域发展 1 、 通过全局、 局部匹配结合的多视角图像匹配方法 ，进行跨机目标关联 ， 实现双机协同追踪 2 、 设计详细的 ID 分配策略 ， 实现精确的 ID 继承与更新 ，减少 ID switch ，对遮挡目标进行有 效补充 创新：构建多机协同多目标追踪数据集以及协同追踪框架（ TMM 2023 ） 社会化学习通过多智能体间数据与知识的定向性交互共享

与质量提出更高标准 2025 年 “ 具身数据受限” 2023 年至今 多源协同感知 数据集 UAVDT VisDrone 2016 年及以前 小规模 检测与追踪数据集 01 2017 年至 2020 年 大规模密集数据与 通用检测数据集 03 VTUAV 2020 年至 2023 年 多模态 动态感知数据集 02 DroneVehicle 04 、 VLA 面向低空需求 ，构建大规模低空视觉感知开放数据平 台 VisDrone 开源社区 Star 数 量 图像 / 视频 帧 论文引用量 多任务感知 多模态感知 人群计数 物体追踪 多机感知 目标检测 模型 流水工厂 数据 百城共建 通过数据、模型、场景的三维融合展示 ，为政府、企业、公众提供低空领域的一站式资源入口 ，构建 百 城空域的数据算法基石 ，让低空经济 鲁棒感知 动态融合 低空复杂退化、小目标场景 退化自适应基核 退化分布建模 多模态数据 退化机制 多雾天 气 高斯噪 声 + 夜间过暗 白天过曝 恶劣天气条件下低空多模态目标追踪性能提高超过 6% 复杂退化条件下小目标特征增强超过 16 倍 ，检测性能提升超 11% 复杂退化小目标场景低空感知 低空多传感 器协同学习 恶劣天气场景低空感知 IJCV 2024 (

低空飞行器的异常情况，保障低 空飞行的安全。 监测 追踪是低空经济监管体系的 重要功能，通过对低空飞行 器的实时追踪，可以实现对 低空飞行器的动态管理和调 度。 追踪数据的收集和分析可以 为低空飞行器的管理和调度 提供重要的数据支持。 通过追踪，可以及时发现和 处理低空飞行器的异常情况， 保障低空飞行的安全。 01 02 03 追踪 01 反制是低空经济监管体系的重要 手段，主要通过电子干扰、无人

等都能运送，若大一点的无人机，能送更重物品。 5G 公安应用场景（ 7 ） -- 肇事追踪 1. 无人机可以对逃犯采取的各种逃跑方式进行跟踪、监视，也可以搭载红外设备，对夜 晚逃犯进行追踪，可对躲藏在丛林里的犯罪嫌疑人进行扫描式飞行搜索。 2. 当碰到罪犯拘捕且出逃的情况时，通过无人机上的视觉追踪系统锁定逃犯，自动进行 追踪，并将逃犯的逃跑路线提前通报警方。无人机在 15 分钟之内锁定逃犯面部信息，

运送，若大一点的无人机，能送更重物品。 3.8 5G 应用场景 7—— 肇事追踪 1. 无人机可以对逃犯采取的各种逃跑方式进行跟踪、监视，也可以搭载红外设备，对夜 晚逃犯进行追踪，可对躲藏在丛林里的犯罪嫌疑人进行扫描式飞行搜索。 2. 当碰到罪犯拘捕且出逃的情况时，通过无人机上的视觉追踪系统锁定逃犯，自动进行 追踪，并将逃犯的逃跑路线提前通报警方。无人机在 15 分钟之内锁定逃犯面部信息，

适用场景，形成低空安防融合感知的综合解决方案，助力低空经济安全健康发展。 低空感知与反制是实现低空安防的重要技术手段，其主要包括两大环节，分别是探测感知与反制。其中，探测感知负责 对低空无人机或其他物体进行探测、动态追踪与身份识别，综合利用脉冲波、频谱、光电等感知手段，确认入侵物体类型、 速度、位置等，是低空安防过程中的“眼睛”；反制负责在发现威胁目标后，实现无人机或其他飞行物的管控与打击，综合 运用电磁压制、 严重影响其探测准确性；对静默无人机无法检出。 光电探测技术利用近红外相机、光学摄像机等光学设备的高分辨率光学摄像头捕捉飞行器图像，通过图像处理算法进行 目标识别和定位，从而实现对目标进行实时追踪和监视，非常适合在需要精确目标识别等场景。典型光电探测设备的产品形 态如图3.8所示，其基本性能指标如表3.4所示。 可见光探测的主要优点：分辨率高，能够提供详细的目标特征信息，适用于无人机行为分析和精细化监控任务。 电扫，测速精度高 1.2-1.5km 感知 无线电波反射 机扫+电扫 难于检测低速目标 5-10km 侦听 频谱侦听/报文解析 360°侦听 3-5km 拍照 光电成像 360°追踪 1-2km 广播/通信 频谱侦听/通信 - <2km 探测物体RCS >0.01m2 >0.01m2 - - - 探测位置精度 <10m <10m <30m - - 检出率 虚警率

息 电脑管理端 部门管理 手机执行端 结果反馈 事件处理 任务接单 工单审核 通过事件追踪、 自动报告和多 维度统计 ， 实现巡检成果的数 据化沉淀、 可视化呈现和智能 化研判 ， 为治理决策提供精准 依据。 各 部 门 成 效 统 计 全域巡检报告生成 事件定点追踪 轻量部署 对接现有工单与飞控系统 实现事件直推 兼容客户已有无人机资源 统一管理

........................................................................................... 6 4. 追踪逃犯 ................................................................................................ 3. 火灾现场指挥救援 无人机可通过搭轲红外传感器，可以在火灾现场及时提供救灾所需影像资料。如下图， 消防人员利用红外相机搜寺火源呾被困人员。 火灾红外影像 4. 追踪逃犯 无人机可搭轲红外相机，进行热成像热源跟踪，全天候监测目标区域可疑人员劢态信息。 如下图，夜晚监测隐藏在树林中的可疑目标。 热源影像

和处理的敏感信息得到妥 善保护。 数据安全与隐私保 护 安全监管体系构建 针对低空经济活动，制定明确的行业操作标准和安 全规范，确保飞行安全。 制定行业标准 利用现代信息技术，如无人机追踪系统，实时监控 低空飞行器，预防潜在风险。 强化技术监控 构建快速反应的应急处理体系，对低空经济活动中 出现的紧急情况做出及时有效处理。 建立应急响应机制 未来趋势预测 低空经济的长期展望 数字技术的进一步融合 物联网在物流中 的应用 人工智能与无人 机技术 随着 AI 技术的进步，无人机将更加智能化，应用 于物流、农业监测等多个领域。 物联网技术将使物流系统更加高效，实现货物追踪、 库存管理的实时监控。 区块链技术在交 易中的运用 区块链技术将增强交易透明度和安全性，尤其在金 融和供应链管理中发挥重要作用。 国际合作与竞争格局 随着技术的全球化，跨国公司 通过合资、合作研发等方式共