基于自适应融合网络的无人机目标跟踪算法

针对无人机视频跟踪过程中，目标占比较小且易受复杂背景信息干扰等问题，提出一种基于自适应融合网络的无人机目标跟踪算法。首先，基于感受野模块和残差网络构建深度网络模型，能够有效提取目标特征并增强特征的有效感受野；其次，提出一种多尺度自适应融合网络，能够自适应地融合深层网络的语义特征和浅层网络的细节特征，增强特征的表达能力；最后，将融合的目标特征输入到相关滤波模型中，计算出响应图的最大置信分数，从而确定跟踪目标位置。仿真实验结果表明，该算法在跟踪成功率和精确率上都达到了较高水平，有效提升了无人机目标跟踪算法性能。