计量学报

作者：张立国,章玉鹏,金梅,张升,耿星硕

单位：1. 燕山大学河北省测试计量技术与仪器重点实验室,河北 秦皇岛 066004; 2. 燕山大学电气工程学院,河北 秦皇岛 066004;

关键词：计量学;目标跟踪算法;归一化注意力机制;孪生网络;路径增强;机器视觉; 图像处理

基金：河北省科学技术研究与发展计划科技支撑计划(20310302D);河北省中央引导地方专项(199477141G)

针对快速运动目标跟踪时图像的形变和低分辨率等问题,基于当前的孪生网络,提出一种基于归一化注意力机制的特征自适应融合目标跟踪算法。首先,通过轻量级的注意力机制抑制不太明显的权重,对注意力模块施加权重稀疏惩罚,并对主干网络最后4个特征层进行路径增强;其次,为捕捉在线跟踪过程中目标的外观变化,提升算法鲁棒性,提出了一种插件式的模板在线更新方法;最后,利用回归增强分类的方法完成对目标的跟踪。实验结果表明:该算法在OTB100,UAV123两个挑战性数据集上分别取得了63.3%和59.5%的较高成功率;同时,在外界光照变化、图像背景复杂、目标平面内旋转时,算法具有较强的鲁棒性。

来源：2023年第9期

《计量学报》期刊编辑部

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