一种基于深度学习的无人机目标跟踪系统

    公开(公告)号:CN114937062B

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202210673886.0

    申请日:2022-06-14

    Applicant: 燕山大学

    Inventor: 胡硕 姚美玉

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的无人机目标跟踪系统,通过设计一个基于Anchor‑free的聚合多尺度的目标跟踪系统,采用图注意力模块(GAM)替代了传统的互相关,更加有效地将目标信息从模板区域传递到搜索区域;针对目标跟踪中尺度变化等问题,采用了融合多尺度感受野结构,从而提出了Encoder模块;针对目标跟踪中计算复杂等问题,采用了自适应锚点的结构,大大减少了超参数,进而设计了Decoder模块;特征提取网络提取足够的语义信息经过GAM模块后送到Encoder模块;Encoder模块可以看做是一个单入多出的编码器,经过Encoder所得到的特征随后进入Decoder模块。

    一种基于深度学习的无人机目标跟踪系统

    公开(公告)号:CN114937062A

    公开(公告)日:2022-08-23

    申请号:CN202210673886.0

    申请日:2022-06-14

    Applicant: 燕山大学

    Inventor: 胡硕 姚美玉

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的无人机目标跟踪系统,通过设计一个基于Anchor‑free的聚合多尺度的目标跟踪系统,采用图注意力模块(GAM)替代了传统的互相关,更加有效地将目标信息从模板区域传递到搜索区域;针对目标跟踪中尺度变化等问题,采用了融合多尺度感受野结构,从而提出了Encoder模块;针对目标跟踪中计算复杂等问题,采用了自适应锚点的结构,大大减少了超参数,进而设计了Decoder模块;特征提取网络提取足够的语义信息经过GAM模块后送到Encoder模块;Encoder模块可以看做是一个单入多出的编码器,经过Encoder所得到的特征随后进入Decoder模块。

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