一种基于模态统一表示的多模态统一目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN119672071A

    公开(公告)日:2025-03-21

    申请号:CN202510193101.3

    申请日:2025-02-21

    Abstract: 本发明属于机器学习、计算机视觉、目标跟踪领域,公开了一种基于模态统一表示的多模态统一目标跟踪方法。通过一个多模态嵌入层,将可见光、深度、红外、事件、自然语言模态表示为统一的标记形式,使得训练一个Transformer模型对多种模态的联合特征提取与融合成为可能,从而开发可处理不同的多模态输入信号的目标跟踪模型。此外,本方法中引入任务识别训练策略以增强模型分辨不同模态跟踪任务的能力,提出软标记类型嵌入提供给模型精确的标记类型信息,进一步提升该多模态统一模型性能表现。最终,本方法通过统一的方案解决了不同的多模态跟踪任务,实现了不同任务间的架构统一、模型统一、知识共享,在五种多模态跟踪任务上取得良好的跟踪性能。

    一种用于固定翼无人机编队飞行的转弯半径调节方法

    公开(公告)号:CN119148731A

    公开(公告)日:2024-12-17

    申请号:CN202411249478.8

    申请日:2024-09-06

    Abstract: 本发明公开了一种用于固定翼无人机编队飞行的转弯半径调节方法,基于航线中直线段与弧线段的比例关系,调节转弯过程中内、外圈无人机的转弯半径,进而减小由编队侧向偏移量所造成的出弯后前向误差。在无人机编队飞行过程中,由于侧向偏移量的存在,不同无人机所处内、外圈的航路长度不同,导致转弯后整个编队存在较大的前向误差,而无人机自身调速能力相对有限,往往难于快速实现编队构型的恢复。本方法适用于固定翼无人机集群以各种编队构型进行各种角度转弯的情况,可大幅度减少转弯后的编队误差,有利于固定翼无人机集群编队构型的保持,这在集群系统中有着广阔的应用前景。

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