基于IMPSiamCAR孪生网络无人机目标跟踪算法
Tracking algorithm of unmanned aerial vehicle targets based on IMPSiamCAR for siamese network
河北科技大学 信息科学与工程学院, 石家庄 050018
摘要
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。
基金项目
河北省重点研发计划资助项目(21355901D)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.04.0215
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第1期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 315-320
文章编号: 1001-3695(2023)01-053-0315-06
发布历史
[2022-07-15] 优先出版
[2023-01-05] 印刷出版
引用本文
侯艳丽, 王鑫涛, 魏义仑, 等. 基于IMPSiamCAR孪生网络无人机目标跟踪算法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (1): 315-320. (Hou Yanli, Wang Xintao, Wei Yilun, et al. Tracking algorithm of unmanned aerial vehicle targets based on IMPSiamCAR for siamese network [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (1): 315-320. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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