基于IMPSiamCAR孪生网络无人机目标跟踪算法

来源：计算机应用研究杂志2023年第1期北京时间：

作者：侯艳丽,王鑫涛,魏义仑,王娟,

单位：河北科技大学信息科学与工程学院,石家庄050018；

摘要：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。

关键词：目标跟踪,孪生网络,通道注意力机制,无人机,

基金资助：河北省重点研发计划资助项目(21355901D)；；