【摘 要】
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无人机是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机,近年来,随着民用旋翼无人机的迅速发展,在其带来便利的同时也造成了监管上的需求,而无人机的监管则需要用到目标跟踪算法进行技术支撑。得益于世界范围内数据量的高速增长和计算机性能的不断提升,深度学习在多个领域获得了优于传统机器学习的表现,在目标跟踪这个领域分支中,深度学习也获得了越来越多的关注。孪生神经网络跟踪算法（Siamese-RPN,
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无人机是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机,近年来,随着民用旋翼无人机的迅速发展,在其带来便利的同时也造成了监管上的需求,而无人机的监管则需要用到目标跟踪算法进行技术支撑。得益于世界范围内数据量的高速增长和计算机性能的不断提升,深度学习在多个领域获得了优于传统机器学习的表现,在目标跟踪这个领域分支中,深度学习也获得了越来越多的关注。孪生神经网络跟踪算法（Siamese-RPN,简称SiamRPN）作为其中的代表,在保证了实时跟踪的前提下,通过使用孪生网络将跟踪问题转为相似性求解的问题,利用深度学习完成了端到端的目标跟踪过程。但是SiamRPN算法在旋翼无人机跟踪任务上遇到相似背景干扰、遮挡问题以及跟踪小目标旋翼无人机时,存在鲁棒性不足的情况。针对这些问题,本文提出了改进的SiamRPN算法跟踪框架,主要有两方面的改进,一是利用目标检测模型RetinaNet进行辅助跟踪,根据一定的机制对SiamRPN算法的跟踪结果进行修正;二是对RetinaNet模型的结构针对小目标进行改进,以提升其对小目标旋翼无人机的辅助跟踪效果。在旋翼无人机的跟踪测试实验中,可以看出改进后的SiamRPN算法跟踪框架提高了SiamRPN算法的鲁棒性和精确性,证明了这种改进的SiamRPN跟踪框架的有效性。
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