【摘 要】
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针对旋翼飞行器在跟踪过程中目标尺度变化、快速运动、视角变化等问题,本文提出了一种基于MobileNetV2的孪生网络目标跟踪算法,可在无人机机载处理器上实时运行。该算法主要包含目标得分估计模块与目标尺度估计模块两个部分。结合多特征融合的策略,可准确预测出目标位置与目标框IoU,同时以目标框IoU为指导,利用梯度上升法对目标框进行迭代修正,进一步提升预测精度。针对完全遮挡而导致的目标跟丢问题,本文设
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院,湖南大学机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61733004),中国博士后科学基金项目(2020M682555).
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针对旋翼飞行器在跟踪过程中目标尺度变化、快速运动、视角变化等问题,本文提出了一种基于MobileNetV2的孪生网络目标跟踪算法,可在无人机机载处理器上实时运行。该算法主要包含目标得分估计模块与目标尺度估计模块两个部分。结合多特征融合的策略,可准确预测出目标位置与目标框IoU,同时以目标框IoU为指导,利用梯度上升法对目标框进行迭代修正,进一步提升预测精度。针对完全遮挡而导致的目标跟丢问题,本文设计了一个基于视觉显著性的目标再检测算法,该算法可实时高效地预测出图像的显著性区域,以指导对目标的再检测,
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