ADTrack : Apprentissage de filtres duaux avec prise en compte de la cible pour le suivi en temps réel anti-obscurité des UAV

Les méthodes de suivi basées sur les filtres de corrélation (CF) pour les véhicules aériens non pilotés (UAV) se sont principalement concentrées sur le suivi diurne. Cependant, lorsque la nuit tombe, les traceurs rencontrent des scènes plus difficiles, ce qui peut facilement entraîner un échec du suivi. À cet égard, cette étude propose un nouveau traceur doté d'une fonction antiobscurité (ADTrack). La méthode proposée intègre un améliorateur d'images à faible luminosité efficace et performant dans un traceur basé sur CF. De plus, un masque ciblé est généré simultanément grâce à la variation de l'éclairage de l'image. Ce masque ciblé peut être utilisé pour former conjointement un filtre axé sur la cible qui assiste le filtre contextuel pour un suivi robuste. Plus précisément, ADTrack utilise une régression double, où le filtre contextuel et le filtre axé sur la cible s'interconnectent pour l'apprentissage de deux filtres. Des expérimentations exhaustives ont été menées sur un ensemble de référence typique de scènes sombres, composé de 37 séquences nocturnes typiques provenant de benchmarks autorités tels que UAVDark, ainsi que notre nouveau benchmark UAVDark70. Les résultats ont montré que ADTrack surpassait favorablement d'autres traceurs de pointe et atteignait une vitesse en temps réel de 34 images/s sur un seul CPU, étendant considérablement le suivi robuste des UAV aux scènes nocturnes.