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基于注意力特征融合的无人机多目标跟踪算法

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随着无人机技术的不断发展，无人机多目标跟踪已成为无人机应用的关键技术之一。针对无人机视频中的复杂背景干扰、遮挡、视点高度和角度多变等问题，提出一种基于注意力特征融合的无人机多目标跟踪算法。首先，将改进的卷积注意力模块引入残差网络，建立三元组注意力特征提取网络;其次，在特征金字塔网络的结构上加入新的特征融合通道，设计多尺度特征融合模块，增强模型对多尺度目标的特征表达能力;最后，根据目标的重识别特征匹配与检测框匹配得到目标轨迹。仿真实验结果表明，该算法可有效提升无人机多目标跟踪的精度，具有较好的鲁棒性。
UAV multi-target tracking algorithm based on attention feature fusion

刘芳、浦昭辉、张帅超

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北京工业大学信息学部,北京100124

无人机 计算机视觉 多目标跟踪 卷积神经网络 注意力机制 特征融合

国家自然科学基金

61171119

2023

10.13195/j.kzyjc.2021.1098

控制与决策
东北大学

控制与决策

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.227
ISSN：1001-0920
年,卷(期)：2023.38(2)
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