一种多特征融合的红外目标跟踪算法

作者：张上; 熊偌炎; 王恒涛; 张岳; 王国鹏

来源：红外技术, 2023, 1-10.

• 红外目标跟踪
• 孪生神经网络
• 特征融合
• 注意力机制
• Transformer

为了提高红外目标跟踪的精确度和鲁棒性，提出了一种多特征融合的红外目标跟踪算法。首先，在孪生神经网络框架下，去除下采样操作并采用空洞卷积，以保留更多特征维度并获取更广泛的上下文信息。其次，使用多重网格方法提取更具鲁棒性的高层次特征；然后，通过混合型注意力机制设计区域建议网络，加权突出跟踪目标的重要信息并抑制无关信息，以解决红外图像中的特征复杂化问题；最后，设计了一种特征互相关模块以提高本文算法对目标运动状态和上下文信息的建模能力，并通过特征匹配实现准确数据关联，提高跟踪效率并减少计算资源消耗。在LSOTB-TIR数据集上的实验结果表明，与其他九种优秀算法相比，本文算法在跟踪性能方面表现最佳，总体精准度、归一化精准度和成功率分别提高了4.3%、3.6%和9.8%。

• 单位
  三峡大学