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题名基于特征融合和分块注意力的无人机跟踪算法
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作者
刘芳
杨雨妍
王鑫
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机构
北京工业大学信息与通信工程学院
国网北京丰台供电公司
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出处
《北京航空航天大学学报》
北大核心
2025年第5期1566-1578,共13页
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文摘
无人机(UAV)已被广泛应用于各类领域中,目标跟踪是无人机应用的关键技术之一。提出一种基于特征融合和分块注意力的无人机跟踪算法,旨在解决无人机在目标跟踪时面临的外观变化和外界因素干扰等问题。采用Siamese网络提取模板图像和搜索图像的方向梯度直方图(HOG)特征、颜色(CN)特征和深度卷积特征,自适应计算3种特征权重的大小,增强融合特征的表达能力。采用改进的特征分块注意力机制,增强模板图像特征信息中有效区域的关注度,实现更有效地目标相似度匹配。为降低计算成本,将输出特征向量转换到YCbCr空间后进行离散余弦变换(DCT)并保留低频分量,得到特征响应图,进行分类回归得到最终目标位置。实验表明:所提算法可以降低外观变化、外界因素干扰对跟踪性能的影响,提升目标跟踪的准确性。
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关键词
无人机
目标跟踪
特征融合
特征分块注意力
Siamese网络
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Keywords
unmanned aerial vehicle
target tracking
feature fusion
characteristic block attention
Siamese network
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分类号
V279
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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