基于双注意力混洗的无人机航拍目标跟踪算法

针对无人机（UAV）跟踪过程中目标经常出现尺寸小、尺度变化大和相似物干扰等问题,提出了一种基于双注意力混洗的多尺度无人机实时跟踪算法。考虑到无人机视角下目标像素点少,构建了双采样融合的深层网络,既提供了语义信息丰富的深度特征,又保留了目标的细节信息;设计了双注意力混洗模块,通道注意力和空间注意力同时分组筛选提取到的特征信息,混洗不同通道间的信息,加强信息交流,提高了算法辨别能力;为利用不同层的特征信息,加入多个区域建议网络完成目标的分类和回归,并针对无人机的目标特点,将结果进行加权融合。实验结果表明：所提算法在数据集上的成功率和准确率分别为60.3%和79.3%,速度为37.5帧/s。所提算法的辨别能力和多尺度适应能力明显增强,能有效应对无人机跟踪中常见的挑战。     

基于多尺度融合的自适应无人机目标跟踪算法

针对无人机（UAV）跟踪过程中目标的尺寸小、尺度变化大和相似物干扰等问题，提出了一种基于多尺度注意力和特征融合的自适应无人机航拍目标跟踪算法。首先，考虑到无人机视角下干扰信息多，构建了深层多样化特征提取网络，提供鲁棒表征目标的语义特征和多样化特征；其次，设计的多尺度注意力模块，抑制干扰信息的同时保留了不同尺度的目标信息；然后特征融合模块将不同层特征进行融合，有效整合了细节信息和语义信息；最后，使用多个基于无锚框策略的区域建议模块自适应感知目标的尺度变化，充分利用整合的特征信息实现对目标的精准定位与稳定跟踪。实验结果表明：该算法在数据集上的成功率和准确率为61.7%和81.5%，速度为40.5 frame/s。该算法对目标的辨别能力、尺度感知能力和抗干扰能力明显增强，能有效应对无人机跟踪过程中的常见挑战。