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我们解决这个问题的方法遵循两阶段流程：（1）自我运动估计和（2）检测和跟踪。这两个阶段都是全卷积神经网络，可以扩展到高分辨率输入。它们在 Amazon Prime Air 发布的标记数据集上进行训练，该数据集包含 330 多万张飞机、直升机、无人机和其他飞行物体的图像。我们还开发了自己的飞机数据收集系统，并设计了用于飞行中遭遇的定制视觉 DAA 有效载荷。通过对现实世界数据进行实证评估，我们的方法与两种基线检测和跟踪架构进行了比较，结果显示我们的方法更胜一筹。在 DAA 行业标准 (ASTM F3442/F3442M - 20) 的背景下分析我们的定量结果，我们还表明，所提出的方法可以满足某些类别无人机的视觉 DAA 监视要求，这些无人机的最低巡航速度为 60-90 节，最小转弯速率为 21-31 度/秒，最小爬升率为 250-500 英尺/分钟。
基于视觉的飞机检测与跟踪，用于检测和避免
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