复杂场景下一种改进的单目标跟踪算法研究

针对部分复杂场景下目标跟踪存在跟踪框漂移问题,基于孪生候选区域生成网络(SiamRPN),融合通道注意力模块和选择核心模块(SK Module),提出一种单目标跟踪算法CAKSiamRPN。特征提取部分引入高效通道注意模块(ECAM)和基于标准化的通道注意力模块(NCAM),在不降低通道维度的情况下,摒弃相似信息,突出显著特征,关注并提取特定信息;在候选区域生成网络(RPN)嵌入SK Module,增强全局信息嵌入,减少填充操作的影响。将改进算法与SiamRPN及其它经典单目标跟踪算法在OTB100和UAV123数据集上进行实验对比。实验结果表明:跟踪精度和成功率明显提高,能更好地适应复杂场景,具有更强的鲁棒性。

基于IMPSiamCAR孪生网络无人机目标跟踪算法

针对无人机进行目标跟踪时,目标存在尺度变化大、易受遮挡、相似物干扰等问题,在SiamCAR的基础上提出IMPSiamCAR算法。该算法使用改进的ResNet50网络提取目标特征,引入通道注意力机制使模型学习不同通道的语义信息,按特征的重要程度为通道分配不同的权重,使算法能更加关注存在跟踪目标的区域;再将融合后的目标特征送入区域回归网络进行正负样本分类、中心度计算及边界框回归;最后得到每一帧中目标的位置。在UAV123与OTB100数据集上测试的实验结果表明,提出算法与对比算法相比,有更高的跟踪精度与成功率,能较好地应对遮挡、相似物干扰、尺度变化等挑战;并且在VOT2018和UAV123数据集上进行实时性测试的结果表明,所提算法可以满足无人机实时性的要求。

融合坐标信息与模板更新的孪生网络目标跟踪

应对孪生网络单目标跟踪算法在跟踪中遇到背景杂乱、相似物影响、遮挡等复杂场景的问题导致跟踪系统精度和成功率下降的问题,提出一种融合坐标注意力机制和模板更新的跟踪算法MCUSiamRPN(MobileNet coordinate attention and updating of template SiamRPN).在SiamRPN算法基础上,采用改进的MobileNetV3为特征提取网络,多层特征信息分别送入坐标注意力模块,进行特征融合,丰富语义信息;设计了一种自适应模板更新模块,结合初始模板和当前帧的模板用于估计下一帧的最佳模板更新模板信息.在OTB100和UAV123两个数据集上进行测试,结果显示:相比于基准算法SiamRPN,精度分别提升了5.3%和3.7%;成功率分别提升了3.7%和5.2%,验证了该算法的有效性.