基于多域对抗学习的无人机目标跟踪算法

摘要：

针对无人机视频跟踪中正样本不足和单帧强判别特征易导致分类器过拟合的问题,提出一种基于多域对抗学习的实时无人机目标跟踪算法.将生成对抗网络引入到多域学习的特征生成中,利用对抗学习提高特征提取的鲁棒性;在卷积层中加入具有不同扩展系数的空洞卷积进行多尺度特征抽取,构建具有不同感受野的特征提取模块;在交叉熵损失函数中添加调制因子解决正负样本数量不平衡的问题.实验结果表明,该算法的跟踪精度、成功率均得到了提高.

关键词：无人机;目标跟踪;多域学习;生成对抗;空洞卷积

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：山西省科技创新团队基金项目;山西省互联网+3D打印协同创新中心基金项目

在线出版日期：2021-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2962-2969