基于残差学习的自适应无人机目标跟踪算法

摘要：

无人机已被广泛应用于军事和民用领域,目标跟踪技术是无人机应用的关键技术之一.针对无人机视频跟踪过程中目标易发生尺度变化、遮挡等问题,提出一种基于残差学习的自适应无人机目标跟踪算法.首先,结合残差学习和空洞卷积的优点构建深度网络提取目标特征,同时克服网络退化问题;其次,将提取的目标特征信息输入核相关滤波算法,构建定位滤波器确定目标的中心位置;最后,根据目标外观特性的不同进行自适应分块,并计算出目标尺度的伸缩系数.仿真实验结果表明:所提算法能够有效应对尺度变化、遮挡等情况对跟踪性能的影响,在跟踪成功率和精确度上均高于其他对比算法.

关键词：无人机、目标跟踪、空洞卷积、残差学习、相关滤波、自适应尺度

所属期刊栏目：46

分类号：V279;TP391(各类型航空器)

资助基金：国家自然科学基金61171119

在线出版日期：2020-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1874-1882