MATrack：用于实时夜间无人机作业的高效多尺度自适应跟踪器
计算机视觉与模式识别
2025-10-27 v1 机器人学
摘要
夜间无人机跟踪在实际无人机系统中面临诸多挑战。低光环境不仅限制了视觉感知能力，杂乱背景和频繁视角变化也会导致现有跟踪器在部署时漂移或失效。为此，研究者提出了基于低光增强和领域适应的解决方案。然而，这些方法在实际无人机系统中仍存在显著不足：低光增强常引入视觉伪影，领域适应方法计算昂贵，现有轻量级设计难以充分利用动态目标信息。基于对这些关键问题的深入分析，我们提出 MATrack——一个专为夜间无人机跟踪设计的多尺度自适应系统。MATrack 通过三个核心模块的协同工作来解决夜间跟踪的主要技术挑战：多尺度层次融合 (MHB) 增强静态模板和动态模板之间的特征一致性，自适应关键 Token Gate 准确识别复杂背景中的目标信息，夜间模板校准器 (NTC) 确保长序列跟踪的稳定性能。大量实验表明，MATrack 实现了显著的性能提升。在 UAVDark135 数据集上，其精确率、归一化精确率和 AUC 分别超过最先进 (SOTA) 方法提升 5.9%、5.4% 和 4.2%，同时保持 81 FPS 的实时处理速度。进一步在实际无人机平台上测试验证了系统的可靠性，证明 MATrack 可为夜间搜救、边境巡逻等关键无人机应用提供稳定有效的夜间跟踪支持。
引用
@article{arxiv.2510.21586,
title = {MATrack: Efficient Multiscale Adaptive Tracker for Real-Time Nighttime UAV Operations},
author = {Xuzhao Li and Xuchen Li and Shiyu Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.21586},
year = {2025}
}
备注
Preprint, Under Review