基于自适应空间正则化的无人机跟踪算法研究

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视频目标跟踪技术已经应用到了生活的各个方面,如视频监控、自动驾驶、无人机跟踪等。尽管如此,由于各种视频场景的复杂性和不同行业对跟踪的不同要求,目前仍然没有一种能够适应各种复杂场景(如目标遮挡、尺度变化、相似对象干扰等)的目标跟踪算法,尤其是在无人机目标跟踪当中。本文针对相关滤波框架下无人机跟踪算法目前存在的一些问题,从目标函数、模板更新方式、特征提取三个方面进行了改进,主要改进内容如下:(1)在目标函数方面进行改进,提出了一种自适应的空间正则化方法,该方法在目标函数中引入自适应空间正则项,使得算法在滤波器的训练过程中,通过对特定对象的有效空间权重及其外观变化的学习实现了滤波器系数的自适应更新。同时,该方法能够使用方向交替乘子法ADMM进行优化求解,且其中的每个子问题都有封闭解。(2)在模板更新方面进行改进,提出了一种新的模板更新方式来对跟踪过程中模板的可靠性进行判别。该方法与通常不进行可靠性判别,直接进行线性更新的方式不同,在实际的跟踪过程中,只有模板符合更新条件时才进行更新,否则不更新。(3)在特征提取方面进行改进,提出了基于多特征融合的目标跟踪方法,在滤波器的训练过程中,提取手工特征HOG来进行目标对象的尺度估计,将提取的深度特征VGG-16、VGG-M和手工特征HOG进行一定策略的融合来进行目标对象的位置估计,最终得到目标的尺度与位置信息。在实验部分,本文基于UAV123@10fps和OTB-100这两个基准测试集进行了大量的实验分析。结果表明,本文提出的基于自适应空间正则化的跟踪算法在尺度变化、相似对象干扰和目标遮挡等挑战环境下有效促进了跟踪算法的性能;提出的基于多特征融合的自适应空间正则化跟踪算法在快速运动、光照变化和背景混乱等挑战环境下与几种主流的算法相比有着更优的跟踪性能。
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