【摘 要】
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近几年无人机产业高速发展,如何有效对无人机目标进行监测跟踪,保障低空空域安全,成为无人机监管中亟待解决科学问题。本文基于深度学习的通用目标跟踪算法,针对无人机目标跟踪难点展开研究,主要研究内容如下:（1）针对目标跟踪算法状态估计问题,本文提出了一种模板特征引导的孪生关键点跟踪网络,孪生网络中采用简化的沙漏网络作为骨干网络,并在关键点检测网络中通过对目标角点的预测代替直接对目标的预测,以提高跟踪效率
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近几年无人机产业高速发展,如何有效对无人机目标进行监测跟踪,保障低空空域安全,成为无人机监管中亟待解决科学问题。本文基于深度学习的通用目标跟踪算法,针对无人机目标跟踪难点展开研究,主要研究内容如下:（1）针对目标跟踪算法状态估计问题,本文提出了一种模板特征引导的孪生关键点跟踪网络,孪生网络中采用简化的沙漏网络作为骨干网络,并在关键点检测网络中通过对目标角点的预测代替直接对目标的预测,以提高跟踪效率、降低计算复杂度。在通用数据集OTB-2015和VOT-2016进行实验,该算法在OTB-2015上以39FPS的跟踪速度获得了 84.1%的精度。（2）针对无人机目标尺度变化大、环境复杂的问题,提出了一种改进的孪生注意力级联关键点跟踪网络（SiamACN）。采用改进的全局注意力沙漏网络作为骨干网络并利用级联角点池化层预测角点来提高模型对特征的表达能力。此外,引入注意力图来应对无人机目标尺度变化大的问题。由于没有相应无人机数据集,在五个跟踪数据集上进行了大量测试,验证了 SiamACN卓越性能。同时在LaSOT数据集的无人机子数据集定性测试,取得了较好跟踪效果并以实现32FPS以上的实时速度运行。（3）对无人机多目标跟踪也进行了的研究,针对无人机尺寸小,跟踪环境复杂的问题,提出了一种基于双向门控循环单位（GRU）-注意力机制的无人机多目标跟踪算法;在跟踪上采用运动信息结合检测信息的方法实现对弱小目标的检测,在匹配阶段采用双向GRU实现对目标的精确匹配。在进行无人机多目标跟踪时,有效解决了跟踪目标数量变化的问题。
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