From 78ecfbae68f9f58832b6d89744ecdbc7df8267cf Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: FNS Service Date: Mon, 27 Apr 2026 09:07:36 +0800 Subject: [PATCH] Update from Sync Service --- .../ByteTrack/无人机水文视频测流应用分析.md | 30 +++++++++---------- 1 file changed, 15 insertions(+), 15 deletions(-) diff --git a/专业领域/ByteTrack/无人机水文视频测流应用分析.md b/专业领域/ByteTrack/无人机水文视频测流应用分析.md index 8d7b2a5..e327c00 100755 --- a/专业领域/ByteTrack/无人机水文视频测流应用分析.md +++ b/专业领域/ByteTrack/无人机水文视频测流应用分析.md @@ -33,24 +33,24 @@ ### 2.1 为什么考虑 ByteTrack？ -| 特点 | 对水文测流的意义 | -|------|------------------| -| **跟踪所有检测框** | 适应低对比度、小尺寸示踪物 | -| **遮挡处理能力强** | 水面波纹、树木遮挡时仍能追踪 | -| **30 FPS 实时** | 适合无人机实时处理 | -| **多目标同时跟踪** | 一次跟踪多个示踪物 | -| **高 IDF1** | 轨迹连续，ID 不频繁切换 | +| 特点 | 对水文测流的意义 | +| ------------- | -------------- | +| **跟踪所有检测框** | 适应低对比度、小尺寸示踪物 | +| **遮挡处理能力强** | 水面波纹、树木遮挡时仍能追踪 | +| **30 FPS 实时** | 适合无人机实时处理 | +| **多目标同时跟踪** | 一次跟踪多个示踪物 | +| **高 IDF1** | 轨迹连续，ID 不频繁切换 | ### 2.2 与传统 LSPIV 对比 -| 方面 | 传统 LSPIV | ByteTrack | -|------|-----------|-----------| -| 跟踪方式 | 特征点匹配/PIV | 深度学习检测+跟踪 | -| 遮挡处理 | 差 | 强 | -| 小目标 | 依赖图像质量 | 适应低分检测框 | -| 轨迹连续性 | 中 | 高 (77.3 IDF1) | -| 计算速度 | 快 | 中 (30 FPS) | -| 部署难度 | 中 | 需要 GPU | +| 方面 | 传统 LSPIV | ByteTrack | +| ----- | --------- | ------------- | +| 跟踪方式 | 特征点匹配/PIV | 深度学习检测+跟踪 | +| 遮挡处理 | 差 | 强 | +| 小目标 | 依赖图像质量 | 适应低分检测框 | +| 轨迹连续性 | 中 | 高 (77.3 IDF1) | +| 计算速度 | 快 | 中 (30 FPS) | +| 部署难度 | 中 | 需要 GPU | ---