基于位置感知的热红外目标跟踪方法

作者：杨静; 马龙

来源：激光与光电子学进展, 2022, 1-15.

• 热红外目标跟踪
• 位置感知
• 通道注意力
• 深度空洞残差网络

针对热红外图像中目标缺少细节信息而导致跟踪精度不高的问题，提出了一种基于位置感知的目标跟踪方法。首先使用深度空洞残差网络D-ResNet(DilatedResNet-50,D-ResNet)提取语义特征，鲁棒表征热红外目标；然后设计位置感知模块，有效感知目标在特征图上的空间位置，提高算法的定位精度；并引入通道注意力模块，在通道域上筛选特征图信息、抑制干扰信息；接着引入区域提取网络完成目标的分类和边框回归；最后使用RGBT234热红外序列对网络进行微调，确保网络能有效学习热红外目标信息。在VOT-TIR2019、GTOT数据集上分别获得75.3%和91.4%的准确率，速度为30FPS。实验结果表明：该算法在热红外场景下能获得较高的跟踪精度，并能有效应对遮挡、相似物干扰、尺度变化等目标跟踪过程中的常见挑战。

• 单位
  西安工业大学