复杂场景下基于注意力机制的车辆跟踪方法

作者：朱虹^*; 李迎秋; 周慧; 沈宇军

来源：电讯技术, 2023, 1-11.

DOI：10.20079/j.issn.1001-893x.230821002

• 车辆跟踪
• 注意力机制
• Swin Transformer
• 编码器
• RepVGG

基于视觉的车辆跟踪技术易受到背景复杂、低分辨率、光照变化等干扰而发生跟踪漂移的现象。为提高在复杂场景中的跟踪性能，提出一种基于注意力机制的视觉车辆跟踪算法。首先，利用基于注意力机制的Swin Transformer充分挖掘与表达特征，完成对全局信息建模；其次，使用基于注意力机制的编码器将信息融合与增强，释放出注意力机制强大的潜力；最后，利用简单、堆叠的RepVGG结构网络对目标位置进行预测。实验结果表明，所提算法在两个公开、大型基准数据集LaSOT与UAV123上精确度分别达到78.4%和89.6%，成功率分别达到69.3%和69.8%，性能超越其他主流跟踪器；对OTB100数据集中的车辆视频序列跟踪结果进行可视化与分析，效果优于基准STARK-S50，具有更稳定的跟踪性能，能够对抗背景复杂、模糊、相似物体、遮挡、光线昏暗、车辆尺度变换与旋转等多种跟踪挑战。

• 单位
  杭州海康威视数字技术股份有限公司; 大连东软信息学院