激光与红外

作者：刘效伦

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关键词：信号与信息处理;跟踪算法;深度学习;红外目标;孪生网络;锚框

目标跟踪是光电设备的基本功能。为了应对跟踪任务中目标快速运动、复杂背景干扰以及遮挡的影响,不同于传统生成式方法与核相关滤波方法,本文提出一种使用深度学习的红外目标跟踪算法,使用双分支孪生特征提取网络对输入进行空间映射,经锚框划分图像区块后,分流为区域候选网络的“分类”与“回归”分支并进行特征模板匹配,对每个锚框进行分数评价后取“分类”分支中的最佳锚框,经“回归”分支进行预测边界回归后确定目标跟踪预测框,得到一种可以达到实时要求的红外单光宏观单目标跟踪算法。这种方法能够通过完全离线端到端训练整体系统参数获得,其制作过程简单,只要方法得当地进行参数精调,其性能有充分潜力可供挖掘。

来源：2024年第5期

《激光与红外》期刊编辑部

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