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基于自适应Siamese网络的无人机目标跟踪算法 总被引:1,自引:1,他引:1
无人机已被广泛应用到军事和民用领域,目标跟踪是无人机应用的关键技术之一。针对无人机跟踪过程中目标易发生形变、遮挡等问题,提出一种基于自适应Siamese网络的无人机目标跟踪算法。首先,利用2个卷积网络构建一个5层Siamese网络,通过对模板特征与当前帧图像特征进行卷积得到目标位置;其次,利用高斯混合模型对以往的预测结果进行建模并建立目标模板库;然后,从模板库中挑选出最可靠的目标模板并以此更新Siamese网络的匹配模板,使Siamese网络能够自适应目标的外观变化;最后,引入回归模型进一步精确目标位置,降低背景对网络性能的影响。仿真实验结果表明:该算法有效降低了形变、遮挡等情况对跟踪性能的影响,具有较高的准确率。 相似文献
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多个视角下三维物体的识别一直是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向。对平面区域或适当的变换区域中以不同视角观察时图像中的点集所具备的性质进行了研究.并得出了在仿射变换下点模式匹配所具备的重要性质,即基于不同视角下平面图形的傅立叶描绘矩阵,得到形状匹配的数学约束,并将其应用于多个视角下物体的形状识别。理论分析及仿真实验表明,该方法在形状识别中是简便、快速、有效的。 相似文献
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