典型文献
基于改进孪生网络的无人机遥感目标跟踪
文献摘要：
为了实现无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)视频中遥感目标的精确跟踪,对传统基于孪生网络的跟踪架构进行了改进.使用改进的ResNet-50作为骨干网络,实现模板和搜索区域进行深度特征提取,以提升骨干网络对于深度特征的提取能力,将孪生骨干网络所提取的特征通过深度互相关操作进行融合.为了抑制低质量预测边界框的生成,本研究在预测头部网络中聚合了一个质量评估分支.对于深度互相关操作得到的特征响应图,直接以无锚框的方式在统一的全卷积网络中预测目标的位置以及纵横比.UAV123数据集上的试验结果表明,相较于传统算法,所设计的跟踪算法在精确度曲线和成功率曲线的得分分别提升了2.2％和4.7％,能够很好地处理快速运动、光照变化以及尺度变化等情况.
文献关键词：
无人机;孪生网络;目标跟踪;遥感视频
中图分类号：
作者姓名：
窦凯奇;朱福珍
作者机构：
黑龙江大学 电子工程学院,哈尔滨150080
文献出处：
引用格式：
[1]窦凯奇;朱福珍-.基于改进孪生网络的无人机遥感目标跟踪)[J].黑龙江大学自然科学学报,2022(06):750-756
A类：
遥感视频
B类：
孪生网络,无人机遥感,遥感目标,目标跟踪,Unmanned,aerial,vehicle,ResNet,骨干网络,深度特征提取,特征的提取,互相关操作,低质量,质量预测,边界框,测头,质量评估,估分,响应图,无锚框,全卷积网络,纵横比,UAV123,传统算法,跟踪算法,度曲,功率曲线,快速运动,尺度变化
AB值：
0.40539
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