【摘 要】
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无人机的滥用催促着反无人机技术发展。基于红外探测器的反无人机目标跟踪技术成为反无人机领域的研究热点，但仍面临着因背景干扰所导致的跟踪失败问题。为提高复杂环境下红外反无人机跟踪的准确性和稳定性，提出一种动态区域聚焦的反无人机红外长时跟踪算法。首先构建基于特征金字塔的孪生主干网络，通过跨尺度特征融合，增强网络对红外无人机的特征提取能力。其次提出基于时空联合约束的动态区域建议网络，通过联合目标模板表观特
【基金项目】
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国家自然科学基金（62176263，62276274）； 陕西省杰出青年科学基金（2021JC-35）；
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无人机的滥用催促着反无人机技术发展。基于红外探测器的反无人机目标跟踪技术成为反无人机领域的研究热点，但仍面临着因背景干扰所导致的跟踪失败问题。为提高复杂环境下红外反无人机跟踪的准确性和稳定性，提出一种动态区域聚焦的反无人机红外长时跟踪算法。首先构建基于特征金字塔的孪生主干网络，通过跨尺度特征融合，增强网络对红外无人机的特征提取能力。其次提出基于时空联合约束的动态区域建议网络，通过联合目标模板表观特征和目标运动约束，在全图范围内预测目标的定位概率分布，并引导先验锚框聚焦于候选区域，实现一种动态搜索区域选取。通过聚焦搜索区域，算法融合了局部搜索的抗背景干扰能力与全局搜索的重捕获能力，有效缓解全局搜索带来的负样本干扰，进一步增强目标特征的可辨别性。在Anti-UAV数据集上进行评测，与其他先进跟踪算法相比，所提算法具有更高的性能指标，跟踪精确率，成功率和平均准确率分别达到89.5%，64.9%和65.6%，运行速度达到18.5 FPS，在快速运动、热交叉干扰和相似物干扰等复杂场景下，也具有优越的跟踪效果。
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