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摘要
针对接触网侵限轻飘物尺度变化大、遮挡干扰和铁路限界背景杂乱，易导致跟踪失败的问题，提出一种基于孪生多注意力网络的接触网轻飘物侵限跟踪新方法。引入三种注意力机制从更深层次提取轻飘物特征，通过空间注意力消除局部感受野限制，通过通道注意力突出轻飘物类别的通道特征，将交叉注意力聚焦于目标模板与搜索图像信息，采用空间正则化滤波器抑制背景干扰，融合各部分特征实现对侵限轻飘物的跟踪。采用OTB100数据集进行精度与准度实验，以国家重点实验室试验线采集的数据为算例进行实验，通过消融实验验证了新方法的有效性。结果表明：相比于相关滤波类SRDCF算法和深度学习类SiamRPN++、DaSiamRPN算法，新方法可获得更好的鲁棒性和准确性。
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