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近日，云從科技聯(lián)合上海交通大學、香港科技大學（廣州）等多所高校及科研機構(gòu)，發(fā)布全球首個針對“空對空”場景的百萬級多模態(tài)反無人機視覺追蹤基準UAV-Anti-UAV，同步推出基于Mamba架構(gòu)的基線模型MambaSTS。該成果填補了低空動態(tài)追蹤領(lǐng)域技術(shù)空白，為反無人機實戰(zhàn)化應(yīng)用提供核心支撐。

當前低空經(jīng)濟蓬勃發(fā)展，無人機安全管控備受關(guān)注，但傳統(tǒng)技術(shù)多聚焦“空對地”“地對空”場景，難以應(yīng)對追蹤者與目標均高速飛行的“空中纏斗”場景，此類場景存在的雙重動態(tài)干擾、運動模糊等問題，導(dǎo)致現(xiàn)有技術(shù)精準追蹤難度較大。

UAV-Anti-UAV基準數(shù)據(jù)集堪稱行業(yè)首個大規(guī)模標準測試床，包含1810個視頻序列、105萬幀畫面，總時長近9.85小時，涵蓋5大類無人機目標。數(shù)據(jù)集不僅有精準邊界框標注，還新增自然語言描述標注及15種高難度屬性標注。其平均相對速度達0.79，遠超主流數(shù)據(jù)集，且包含大量微小目標與劇烈尺度變化，測試難度極高。

配套推出的MambaSTS模型采用混合架構(gòu)，融合空間、時間、語義三重學習能力，獨創(chuàng)時間Token傳播機制，可留存目標歷史軌跡信息，即便目標被遮擋也能快速鎖定。在50個主流深度追蹤算法評測中，該模型AUC（0.437）、mACC（0.443）等5項核心指標均排名第一，較第二名領(lǐng)先6.6個百分點，且在傳統(tǒng)“空對地”“地對空”數(shù)據(jù)集上也表現(xiàn)出頂尖性能。

該成果具有重要行業(yè)價值：既為行業(yè)建立統(tǒng)一技術(shù)評測標準，加速反無人機技術(shù)迭代；也可廣泛應(yīng)用于安防監(jiān)控、空域管理等場景，為低空經(jīng)濟安全發(fā)展提供核心保障。

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