Метод узгодженого за рухом часового ф’южна для виявлення та відстеження БПЛА

Yurchuk, I., & Semenchenko, T. (2025). Motion-consistent temporal fusion for UAV detection and tracking. Advanced Information Technology, (1), 22–28. https://doi.org/10.17721/AIT.2025.1.03

Вступ. Виявлення та відстеження безпілотних літальних апаратів (БПЛА) у відеопотоках є критично важливим завданням сучасного моніторингу повітряного простору. Водночас воно залишається складним через малі розміри, швидкий рух БПЛА та їхню схожість із птахами чи фоновими об’єктами. Типові детектори формують нестабільні результати, які залежать від кадрів, а класичні трекери часто дають хибні спрацьовування та помилки детекції. Метою цієї роботи є стабілізація детекцій БПЛА додаванням до стандартного детекції-трекінг пайплайну спеціального методу часово-просторового ф’южна, чутливого до характеру руху об’єкта.
Методи. Базову систему RT-DETR + ByteTrack розширено за допомогою легкого методу узгодженого з рухом згладжування (MCF), який не залежить від навчання. Цей метод: (i) агрегує історію обмежувальних рамок за останні п’ять кадрів, (ii) усереднює просторові координати та рівні довіри, (iii) штрафує знайдені об’єкти, у яких короткочасні зміни швидкості або кута перевищують емпірично обрані пороги. Жодні ознаки зовнішності чи додаткове навчання не потрібні, тож рішення працює в реальному часі на одному GPU.
Результати. Експерименти на розміченому наборі відео з БПЛА показують, що запропонований метод підвищує MOTA з 0.533 до 0.591, Precision – із 73 % до 84 %, а кількість помилок ідентифікації зменшується із 60 до 28 (покращення на 53 % у стабільності ідентифікації). Recall трохи знижується з 90 % до 76 %, що відображає свідомий компроміс: система відфільтровує нестабільні або нехарактерні для БПЛА траєкторії, щоб покращити точність і зменшити кількість хибних спрацьовувань. Оцінювання проведено на понад 1 000 відеозаписах, що забезпечує надійність результатів у різноманітних умовах польоту.
Висновки. Запропонований метод ф’южна суттєво покращує як точність, так і стабільність результатів у послідовності кадрів відеовідстеження, практично не збільшуючи обчислювальні витрати. Його можна легко інтегрувати у вже наявні системи детекції та трекінгу. Метод особливо ефективний для застосування в реальному часі, хоча його продуктивність може знижуватися у випадках різких або непередбачуваних маневрів БПЛА поза межами заздалегідь визначених параметрів руху.