基于孪生网络的无人机航拍目标跟踪方法研究

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视觉目标跟踪作为计算机视觉系统的底层关键技术之一,对被跟踪物体的类别、形状、运动模型均无特殊的限定与要求,具有广泛的应用前景。近年来,通过引入深度学习技术,跟踪算法的性能得到了很大的提升。最新提出的一些端到端、无监督的深度跟踪模型,一定程度上解决了基于深度学习的跟踪方法实时性差的缺点。迅速发展的无人机技术和快速提升的计算处理能力,为无人机目标跟踪技术提供了广阔的应用场景。然而,在无人机跟踪任务中,由于无人机平台的不稳定性造成了很多不确定因素,背景杂波、相似目标干扰、频繁遮挡等挑战也增加了目标跟踪的难度,导致当前的主流算法性能下降很多。为推动基于深度学习的目标跟踪方法适用无人作战、智能作战等场合的需求,论文结合实际应用场景,对能抗遮挡、准确性好的鲁棒性跟踪算法进行了深入研究。论文完成的主要工作如下:(1)对孪生跟踪网络中的基础模块进行了改进。针对轻量型孪生网络,通过增加从特征层到相关层的跨层连接,提高信息的流动性,使模型具有更好的训练效果。采用修改后的Res Net-50作为主干网络,提升模型在应对目标形变、抑制背景干扰方面的性能。提取不同深度的特征进行网络训练,发现性能最好的是利用p3层特征构建的模型。为了充分挖掘深度特征的潜力,提出了两种不同的相关特征融合方式,实验结果表明,由粗到精的级联方式比加权融合方式更有助于性能提升。(2)针对孪生跟踪网络区分相似目标能力差的缺点,提出了一种基于相关滤波的自适应模板更新孪生网络(Siamese Network with Adaptive Template Update,Siam ATU)。针对模型更新方式进行的研究表明,采用浅层特征、相关滤波调制进行模板构建具有更好的模型更新效果。将相关滤波作为深度网络中的一层,可以实现端到端的网络训练;采用置信度自适应评价机制,避免了遮挡情况下样本池的污染。Siam ATU融合了浅层相关滤波响应和深层语义分类,所以在抗干扰性方面更具优势。(3)为了进一步提高对困难样本的区分能力,提出了一种适用于无人机平台的两阶段孪生网络(Two-Stage Siamese Network,TSSN)。借鉴检测领域两阶段网络的设计思路,区域建议网络获取的候选目标框通过感兴趣池化层提取特征,输入到验证网络进行更精细的分类和回归。训练阶段,采用正负样本对联合训练的方式提升模型对困难样本的分辨本领。无人机跟踪场景下目标尺寸一般较小,单从表观特征很难将目标与干扰物区分开来,通过多轨迹跟踪机制,联合运动信息和深度特征信息提高模型的鲁棒性。实验结果表明,相比一阶段孪生网络,在增加较小计算量的前提下,TSSN的分类能力和回归精度都有明显提升。(4)针对目标丢失后再捕获问题,提出了一种基于全局建议网络的长时间跟踪框架。全局建议网络采用特征金字塔结构设计,利用目标感知模块编码示例特征与搜索帧之间的相互作用,提高对小尺度目标的检测能力。与采用滑窗操作的长时间跟踪方法相比,具有更高的计算效率和检出度。针对无人机平台不稳定造成的相机晃动问题,采用金字塔L-K光流计算背景的投影变换矩阵;利用投影矩阵对卡尔曼滤波进行修正,使多轨迹跟踪机制仍然适用。实验结果表明,所提方法在无人机数据集上的性能要优于其它对比算法,方法具有普适性,为大视场跟踪场景中小尺度目标的搜索定位提供了一种较好的解决方案。
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