基于 YOLOv12 的多无人机跟踪：通过 BoT-SORT-ReID 获得强基线
计算机视觉与模式识别
2025-07-17 v2 人工智能
摘要
在热红外视频中检测和跟踪多个无人机（UAV）是极具挑战性的，由于低对比度、环境噪声和小目标尺寸。本文提供了一种直接解决热红外视频中多无人机跟踪的方法，利用最近的检测和跟踪技术进展。我们不依赖已建立的 YOLOv5 与 DeepSORT 组合，而是构建基于 YOLOv12 和 BoT-SORT 的跟踪框架，并采用针对性的训练和推理策略。我们遵循 4th Anti-UAV Challenge 的评估指标，取得了具竞争力的性能。值得注意的是，我们在不使用对比度增强或时间信息融合来丰富无人机特征的情况下，就实现了强大的效果，凸显了本方法作为多无人机跟踪任务的“强基线”。我们提供实现细节、深入的实验分析以及潜在改进的讨论。代码已公开于 https://github.com/wish44165/YOLOv12-BoT-SORT-ReID。
引用
@article{arxiv.2503.17237,
title = {Strong Baseline: Multi-UAV Tracking via YOLOv12 with BoT-SORT-ReID},
author = {Yu-Hsi Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.17237},
year = {2025}
}
备注
10 pages, 5 figures, 5 tables