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摘要
针对无人机视觉导航中实时图像目标物体尺寸小、干扰物多、存在运动模糊，导致识别与定位性能差的问题，提出了一种基于二阶SiamRPN多重交并比(Multiple Intersection over Union, MIoU)回归网络的一阶段算法。在孪生卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)框架中引入归一化协方差增加二阶信息，提升网络对边缘的特征提取；使用区域建议模块对匹配位置进行分类和锚定，并在网络优化过程中提出MIoU损失函数，从而精确地实现端到端的特征提取与匹配过程。在旋翼型无人机搭建平台进行实验验证，结果表明该算法可以稳健地进行目标定位。
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