基于轻量孪生网络的无人机目标跟踪算法

作     者：钟晓伟 王志胜 丛玉华 ZHONG Xiaowei;WANG Zhisheng;CONG Yuhua

作者机构：南京航空航天大学自动化学院江苏南京211106 

基　　金：国家自然科学基金(62106104) 江苏高校哲学社会科学研究项目(2021SJA2.250)资助 

出 版 物：《弹箭与制导学报》 (Journal of Projectiles,Rockets,Missiles and Guidance)

年 卷 期：2023年第43卷第5期

页      码：25-33页

摘      要：针对视觉目标跟踪在平衡算法跟踪性能和实时性方面存在的难点,提出了一种基于轻量化设计的孪生网络目标跟踪算法SiamLD。对主干网络进行轻量化设计,降低参数量和运算量,提高算法实时性。通过高低层特征融合模块,增强对低层语义信息的利用,并利用多分支交叉相关和完全交并比方法,提升了跟踪算法的跟踪性能。在UAV123和DTB70跟踪基准上的实验结果表明,SiamLD算法跟踪性能优于其他主流算法,且在无人机平台中运行速度达到41FPS,有效地平衡了算法跟踪性能和实时性。

主 题 词：无人机 目标跟踪 孪生网络 轻量化 特征融合 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.15892/j.cnki.djzdxb.2023.05.004

馆 藏 号：203124509...