红外地面目标智能抗遮挡跟踪算法研究

TP183; 针对背景遮挡导致红外地面目标跟踪失败的问题,提出了 一种基于改进轨迹预测网络的红外地面目标抗遮挡跟踪器.提出了遮挡判断准则,准确判断红外地面目标的遮挡情况;改进BiTrap轨迹预测网络,一方面通过孪生网络结构引入速度信息,采用单向预测的方法,提出了 SiamTrap轨迹预测网络,提高了轨迹预测的精度;另一方面,通过改进训练方法和应用方法,可以更准确地预测地面目标的轨迹.对于短期遮挡,利用SiamTrap网络基于时间上下文信息预测目标遮挡位置.对于长期遮挡,提出了搜索扩展策略来处理真实目标信息缺乏导致的预测误差积累.提出了"二次判定"准则,实现了目标的精确捕获和...

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Published in西北工业大学学报 Vol. 42; no. 4; pp. 726 - 734
Main Authors 张鹏, 张凯, 杨尧
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所,河南洛阳 471000%西北工业大学无人系统技术研究院,陕西西安 710072 01.08.2024
Subjects
trajectory prediction
infrared imaging
anti-occlusion
轨迹预测
target tracking
抗遮挡
红外图像
目标跟踪
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ISSN1000-2758
DOI10.1051/jnwpu/20244240726

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Summary:TP183; 针对背景遮挡导致红外地面目标跟踪失败的问题,提出了 一种基于改进轨迹预测网络的红外地面目标抗遮挡跟踪器.提出了遮挡判断准则,准确判断红外地面目标的遮挡情况;改进BiTrap轨迹预测网络,一方面通过孪生网络结构引入速度信息,采用单向预测的方法,提出了 SiamTrap轨迹预测网络,提高了轨迹预测的精度;另一方面,通过改进训练方法和应用方法,可以更准确地预测地面目标的轨迹.对于短期遮挡,利用SiamTrap网络基于时间上下文信息预测目标遮挡位置.对于长期遮挡,提出了搜索扩展策略来处理真实目标信息缺乏导致的预测误差积累.提出了"二次判定"准则,实现了目标的精确捕获和正常跟踪.在含有遮挡的红外目标跟踪序列上对算法进行了对比测试.与基准跟踪器相比,文中所提算法在OPE评价指标下,成功率和准确率分别提高了 5.2％和5.9％.这表明文中算法在应对红外地面目标被遮挡情况下具有良好的鲁棒性.
ISSN:1000-2758
DOI:10.1051/jnwpu/20244240726