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基于极化注意力的双模态目标跟踪算法

Dual-Mode Object Tracking Algorithm Based on Polarized Attention
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摘要 基于可见光图像的视觉目标跟踪在雨雾天气和光照变化的场景下,其可见光图像信息将变得不再可靠,而红外图像通过反映物体的热源信息成像,能够在上述情况下清晰地成像,因此,利用红外图像与可见光图像的互补性优势,可实现在复杂场景下的鲁棒性跟踪。在特征提取层利用多尺度特征提取结构获得目标在不同尺度感受域的特征,并通过自适应权重分配增强特征选择能力;利用极化注意力机制对特征进行增强,从而有效地融合双模态信息进行鲁棒性跟踪。所提算法在大型红外与可见光数据集GTOT与RGBT234上进行实验验证,精确率和成功率分别达到了90.05%、72.7%与78.7%、55.5%。实验结果表明,所提算法在跟踪精确率与成功率方面均优于目前主流算法。 Visual object tracking,based on visible images becomes less reliable in rainy,foggy weather andthe scene with changing lighting conditions.ln contrast,infrared images can provide clear imaging in suchcircumstances by capturing,the heat source infonation of the object."Therefore,by leveraging the complementaryadvantages of infrared and visible images,robust tracking can be achieved in complex scenes.This articleutilizes a multi-scale feature extraction structure in the feature extraction laver to obtain the features of thetarget in different scale receptive domains,and enhances the feature selection ability through adaptive weightallocation.The polarized attention mechanism is used to enhance the features,thereby achieving effectivefusion of dual-mode information for robust tracking.The proposed algorithm is experimentally validatedon large infrared and visible light datasets GTOT and RGBT234,with accuracy and success ratesof 90.05%6,72.79%and 78.796,55.596,respectively,The experimental results show that compared withcurrent mainstream algorithms,the algorithm proposed has higher tracking accuracy and success rate.
作者 权家锐 何乐生 余圣涛 廖伟 尹恒 QUAN Jiarui;HE Lesheng;YU Shengtao;LIAO Wei;YIN Heng(College of Information,Yunnan University,Kunming 650000,China)
出处 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第10期15-20,共6页 Electronics Optics & Control
基金 国家自然科学基金(U1631121) 云南大学研究生科研创新项目基金(KC-2222245)。
关键词 极化注意力 红外与可见光融合 目标跟踪 深度学习 polarized attention infrared and visible fusion object tracking deep learning
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