国内刊号:51-1196/TP
国际刊号:1001-3695
发布日期:
作者:侯艳丽,王鑫涛,魏义仑,王娟,
单位:河北科技大学信息科学与工程学院,石家庄050018;
关键词:目标跟踪,孪生网络,通道注意力机制,无人机,
基金:河北省重点研发计划资助项目(21355901D);;
针对无人机进行目标跟踪时,目标存在尺度变化大、易受遮挡、相似物干扰等问题,在SiamCAR的基础上提出IMPSiamCAR算法。该算法使用改进的ResNet50网络提取目标特征,引入通道注意力机制使模型学习不同通道的语义信息,按特征的重要程度为通道分配不同的权重,使算法能更加关注存在跟踪目标的区域;再将融合后的目标特征送入区域回归网络进行正负样本分类、中心度计算及边界框回归;最后得到每一帧中目标的位置。在UAV123与OTB100数据集上测试的实验结果表明,提出算法与对比算法相比,有更高的跟踪精度与成功率,能较好地应对遮挡、相似物干扰、尺度变化等挑战;并且在VOT2018和UAV123数据集上进行实时性测试的结果表明,所提算法可以满足无人机实时性的要求。
来源:2023年第1期
《计算机应用研究》期刊编辑部