無(wú)人機(jī)已被廣泛應(yīng)用于軍事和民用領(lǐng)域,目標(biāo)跟蹤技術(shù)是無(wú)人機(jī)應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)之一。針對(duì)無(wú)人機(jī)視頻跟蹤過(guò)程中目標(biāo)易發(fā)生尺度變化、遮擋等問(wèn)題,提出一種基于殘差學(xué)習(xí)的自適應(yīng)無(wú)人機(jī)目標(biāo)跟蹤算法。首先,結(jié)合殘差學(xué)習(xí)和空洞卷積的優(yōu)點(diǎn)構(gòu)建深度網(wǎng)絡(luò)提取目標(biāo)特征,同時(shí)克服網(wǎng)絡(luò)退化問(wèn)題;其次,將提取的目標(biāo)特征信息輸入核相關(guān)濾波算法,構(gòu)建定位濾波器確定目標(biāo)的中心位置;最后,根據(jù)目標(biāo)外觀特性的不同進(jìn)行自適應(yīng)分塊,并計(jì)算出目標(biāo)尺度的伸縮系數(shù)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:所提算法能夠有效應(yīng)對(duì)尺度變化、遮擋等情況對(duì)跟蹤性能的影響,在跟蹤成功率和精確度上均高于其他對(duì)比算法。 

【文章來(lái)源】：北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,46(10)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

圖2為空洞卷積示意圖,其中,使用3×3的卷積核進(jìn)行不同的卷積操作。由此可見(jiàn),空洞卷積可以擴(kuò)大卷積核的感受野,且不會(huì)增加卷積核的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量。2 基于殘差學(xué)習(xí)和自適應(yīng)尺度的無(wú) 人機(jī)目標(biāo)跟蹤

網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]分塊核化相關(guān)濾波目標(biāo)跟蹤[J]. 段偉偉,楊學(xué)志,方帥,鄭鑫,李國(guó)強(qiáng).  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2016(07)



本文編號(hào)：3422757