无人机多目标跟踪 JDE 算法

JDE（Joint Detection and Embedding）算法是一种基于深度学习的多目标跟踪算法，它可以对无人机在空中飞行的目标进行快速准确的跟踪。相比传统的目标跟踪算法，JDE算法具有更好的鲁棒性和准确性。

JDE算法主要分为两个阶段：检测和嵌入。在检测阶段，JDE算法使用一个高效的目标检测器来检测视频帧中的所有目标，并为每个目标生成一个边界框。在嵌入阶段，JDE算法将每个检测到的目标的图像嵌入到一个低维空间中，从而形成一个唯一的特征向量。这些特征向量可以用于后续的目标匹配和跟踪。

在多目标跟踪阶段，JDE算法使用卡尔曼滤波器来估计每个目标的位置和速度，并使用匈牙利算法来匹配目标。同时，JDE算法还使用了一种特殊的技术来处理目标丢失和重新出现的情况，以确保跟踪的稳定性和鲁棒性。