典型文献
基于博弈论特征融合的无人机视觉跟踪算法
文献摘要：
为增强深度特征的表达能力,提高全卷积孪生网络跟踪器(Fully Convolutional Siamese Networks,SiamFC)在无人机场景下的跟踪性能,提出一种基于博弈论特征融合的无人机视觉跟踪算法.通过设计局部感知注意力模块和全局感知注意力模块对主干网络提取的特征进行增强,得到一组具有互补性质的局部增强特征和全局增强特征,以适应跟踪目标的外观变化.将两种特征作为博弈对象,在跟踪过程中迭代博弈两者的跟踪响应图,解决目标定位的漂移问题.实验结果表明,该算法跟踪性能最优,相较于基准算法SiamFC,该算法在DTB70数据集上的成功率和精确度分别提高了 3％和6.5％,在UAVDT数据集上分别提高了 2.6％和1.8％,能够适应复杂的无人机视觉场景下目标跟踪任务.
文献关键词：
目标跟踪;孪生网络;博弈论;无人机
中图分类号：
作者姓名：
刘瑞;张子贤
作者机构：
西安邮电大学 保卫处,陕西 西安710121;西安邮电大学 计算机学院,陕西 西安710121
文献出处：
引用格式：
[1]刘瑞;张子贤-.基于博弈论特征融合的无人机视觉跟踪算法)[J].西安邮电大学学报,2022(03):90-98
A类：
B类：
博弈论,特征融合,无人机视觉,视觉跟踪,跟踪算法,深度特征,表达能力,全卷积,卷积孪生网络,跟踪器,Fully,Convolutional,Siamese,Networks,SiamFC,跟踪性能,设计局,局部感知,注意力模块,主干网络,互补性,局部增强,跟踪目标,外观变化,博弈对象,响应图,目标定位,漂移,DTB70,UAVDT,视觉场景,目标跟踪
AB值：
0.487164
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