【摘 要】
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装备高质量拍摄设备的无人机由于轻便、灵活、隐蔽性好等优势被广泛应用到智慧交通、物流运输、电影拍摄、军事侦查、灾害监测等方面。视觉目标跟踪技术是无人机应用的关键技术之一,它能够极大增强无人机的自主性和智能性。飞速发展的计算机视觉技术在处理各项视觉任务时有着优越的性能,但由于无人机所拍摄的视频存在多种挑战,如遮挡、形变、尺度变化、背景干扰等,导致传统算法并不适合于处理无人机所拍摄的视频和图像。因此,研
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装备高质量拍摄设备的无人机由于轻便、灵活、隐蔽性好等优势被广泛应用到智慧交通、物流运输、电影拍摄、军事侦查、灾害监测等方面。视觉目标跟踪技术是无人机应用的关键技术之一,它能够极大增强无人机的自主性和智能性。飞速发展的计算机视觉技术在处理各项视觉任务时有着优越的性能,但由于无人机所拍摄的视频存在多种挑战,如遮挡、形变、尺度变化、背景干扰等,导致传统算法并不适合于处理无人机所拍摄的视频和图像。因此,研究准确、高效、适合于无人机视频的视觉目标跟踪算法对无人机的应用具有重要的意义。论文研究基于无人机视觉的目标跟踪算法,主要的研究工作如下:(1)针对无人机飞行过程中高度不断变化而导致目标发生严重尺度变化的情况,提出一种基于gcForest的多尺度快速无人机目标跟踪算法。使用gcForest决策树森林网络代替传统卷积网络提取特征,有效降低了网络复杂度,提升了算法运行效率。然后,使用多尺度变化方法丰富目标样本信息,在网络的输入层增加三个尺度输入通道以适应多尺度图像的输入,克服尺度问题且提升网络对目标特征表达的精确性。最后,使用压缩感知理论进行特征降维,进一步提升计算效率并减小特征冗余度。实验结果表明,该算法在各种无人机常见飞行场景下都能够实现稳定跟踪,并能有效提升跟踪速度,尤其是在尺度变化场景中能够有效提升跟踪准确率,符合无人机实际任务场景需要。(2)针对无人机视频背景复杂、跟踪目标周围存在相似物体干扰的情况,提出了一种Octave卷积的无人机抗目标干扰跟踪算法。设计了一种时空相关的损失函数,充分考虑前一帧的目标位置信息,通过距离惩罚来降低相似物体对位置判断的影响。然后使用Octave卷积代替传统卷积提升网络计算效率并优化内存占用,为跟踪算法提供更有效的模型。实验结果表明,该算法在各种无人机常见飞行场景下能够稳定跟踪目标,有效降低相似物体对跟踪性能的影响。(3)针对无人机视频中目标易发生形态变化、易被遮挡等问题,提出了一种遮挡和形变场景下的无人机目标跟踪算法。该算法设计了一个5阶Siamese网络,双通道网络提取模板特征和当前帧特征,为提升目标模板的准确性结合Siamese网络特点和自适应策略构建了自适应网络模型。然后根据所构建的模板图像集对每一帧所预测的目标进行处理优化,同时引入回归模型提升预测精确度。实验结果表明,该算法在不同场景下取得了较好的跟踪准确率,特别对于遮挡、形变情况下处理较好,符合无人机实际飞行场景需要。
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