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多目标跟踪（MOT）旨在跟踪多个目标，同时在给定视频的帧之间保持一致的身份标识。在无人机（UAV）录制的视频中，频繁的视角变化和复杂的无人机-地面相对运动动力学带来了重大挑战，这通常导致不稳定的亲和力测量和模糊的关联。现有方法通常分别对运动和外观线索进行建模，忽略了它们的时空相互作用，导致次优的跟踪性能。在本工作中，我们提出了AMOT，它通过两个关键组件联合利用外观和运动线索：外观-运动一致性（A
低空无人驾驶航空器运行管理系统（以下简称“系统”）旨在为低空域内的无人驾驶航空器（UAV）提供高效、安全、智能的运行管理服务。系统通过集成先进的通信、导航、监控、数据处理和人工智能技术，实现对低空域内无人驾驶航空器的实时监控、动态调度、风险评估和应急响应，确保其在复杂空域环境中的安全运行。系统的核心功能包括空域管理、飞行计划审批、实时监控、冲突预警、应急管理和数据分析。空域管理模块负责划分和管理低
工业互联网是通过物联网、云计算、大数据、人工智能等先进技术，实现设备、系统、和数据之间的连接，以提升工业生产效率、降低运营成本、优化资源配置的一种新兴网络模式。其核心目标在于将传统工业与现代信息技术深度融合，从而推动智能制造和数字化转型。工业互联网不仅涵盖了智能传感器、自动化设备、网络通信、数据分析等多方面的技术，还强调了设备的智能互联与数据的共享应用。在工业互联网的架构方面，它通常由四个重要层次
无人机（UAVs）的快速发展及其灵活性显著提升了智能系统的感知与决策能力，为升级传统系统并提高运营效率提供了强大手段。尽管UAVs具有诸多优势，但大多数UAVs仍依赖于人类操作员的控制。这种依赖不仅增加了劳动力成本，还带来了安全风险。此外，由于操作员的感知范围和灵敏度受限于机载传感器，这限制了UAVs在复杂环境中的可扩展性，从而阻碍了其广泛应用。近年来，人工智能（AI）领域，尤其是基础模型（FMs
