摘要

针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle ,UAV)目标跟踪任务中目标尺寸小、尺度变化明显和视点改变频繁等问题,提出了一种基于高分辨率孪生网络的无人机目标跟踪算法。首先,利用改进高分辨率网络作为特征提取主干网络(Lite-High Resolution Network, L-HRNet),并且采用动态多模板策略挖掘视频的帧间信息;然后,构建多帧特征融合模块,得到利于目标定位的融合特征;最后,选取无锚框策略定位目标位置,得到精确的跟踪结果。实验结果表明:本文算法在DTB70数据集测试的成功率和准确率分别为66.0%和84.7%,在UAV123数据集测试的成功率和准确率分别为65.7%和84.3%,有效地提升了目标跟踪性能。

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