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融合注意力机制与改进SSD算法的SAR舰船目标检测方法 被引量：11
1
作者 薛远亮 金国栋 +2 位作者 侯笑晗 谭力宁 许剑锟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第1期265-269,共5页
针对单次多盒检测算法(SSD)对复杂背景下合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标的检测容易出现误检或漏检情况,提出一种基于融合注意力机制与改进的SSD算法的目标检测方法。首先在SSD算法上引入ResNet网络并进行改进,以提供丰富的语义信息和细... 针对单次多盒检测算法(SSD)对复杂背景下合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标的检测容易出现误检或漏检情况,提出一种基于融合注意力机制与改进的SSD算法的目标检测方法。首先在SSD算法上引入ResNet网络并进行改进,以提供丰富的语义信息和细节信息,提高算法的鲁棒性;其次融合通道和空间注意力增强对舰船目标的辨认能力,抑制海杂波等干扰信息;同时改进损失函数来解决舰船密集分布时的漏检问题,提高网络训练效果。数据集上的实验表明,该方法平均准确率(mAP)为87.6%,比SSD算法提高了4.2个百分点,目标的漏检和误检明显减少。相比SSD算法,该算法对复杂背景下的舰船目标有较好的辨别能力和鲁棒性,抗干扰能力有所提升。 展开更多
关键词 舰船目标检测 注意力机制 单次多盒检测算法 合成孔径雷达图像
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基于多尺度融合的自适应无人机目标跟踪算法 被引量：2
2
作者 薛远亮 金国栋 +1 位作者 谭力宁 许剑锟 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期203-220,共18页
针对无人机(UAV)跟踪过程中目标的尺寸小、尺度变化大和相似物干扰等问题,提出了一种基于多尺度注意力和特征融合的自适应无人机航拍目标跟踪算法。首先,考虑到无人机视角下干扰信息多,构建了深层多样化特征提取网络,提供鲁棒表征目标... 针对无人机(UAV)跟踪过程中目标的尺寸小、尺度变化大和相似物干扰等问题,提出了一种基于多尺度注意力和特征融合的自适应无人机航拍目标跟踪算法。首先,考虑到无人机视角下干扰信息多,构建了深层多样化特征提取网络,提供鲁棒表征目标的语义特征和多样化特征;其次,设计的多尺度注意力模块,抑制干扰信息的同时保留了不同尺度的目标信息;然后特征融合模块将不同层特征进行融合,有效整合了细节信息和语义信息;最后,使用多个基于无锚框策略的区域建议模块自适应感知目标的尺度变化,充分利用整合的特征信息实现对目标的精准定位与稳定跟踪。实验结果表明:该算法在数据集上的成功率和准确率为61.7%和81.5%,速度为40.5 frame/s。该算法对目标的辨别能力、尺度感知能力和抗干扰能力明显增强,能有效应对无人机跟踪过程中的常见挑战。 展开更多
关键词 无人机 目标跟踪 多尺度 特征融合 无锚框
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基于双注意力混洗的无人机航拍目标跟踪算法 被引量：1
3
作者 金国栋 薛远亮 +1 位作者 谭力宁 许剑锟 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期53-65,共13页
针对无人机(UAV)跟踪过程中目标经常出现尺寸小、尺度变化大和相似物干扰等问题,提出了一种基于双注意力混洗的多尺度无人机实时跟踪算法。考虑到无人机视角下目标像素点少,构建了双采样融合的深层网络,既提供了语义信息丰富的深度特征... 针对无人机(UAV)跟踪过程中目标经常出现尺寸小、尺度变化大和相似物干扰等问题,提出了一种基于双注意力混洗的多尺度无人机实时跟踪算法。考虑到无人机视角下目标像素点少,构建了双采样融合的深层网络,既提供了语义信息丰富的深度特征,又保留了目标的细节信息;设计了双注意力混洗模块,通道注意力和空间注意力同时分组筛选提取到的特征信息,混洗不同通道间的信息,加强信息交流,提高了算法辨别能力;为利用不同层的特征信息,加入多个区域建议网络完成目标的分类和回归,并针对无人机的目标特点,将结果进行加权融合。实验结果表明:所提算法在数据集上的成功率和准确率分别为60.3%和79.3%,速度为37.5帧/s。所提算法的辨别能力和多尺度适应能力明显增强,能有效应对无人机跟踪中常见的挑战。 展开更多
关键词 无人机 目标跟踪 注意力模块 混洗 区域建议网络
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基于孪生神经网络的目标跟踪算法进展研究 被引量：4
4
作者 金国栋 薛远亮 +1 位作者 谭力宁 许剑锟 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期1805-1822,共18页
目标跟踪作为计算机视觉领域的关键课题,广泛应用在智能视频监控等领域。随着深度学习的迅速发展,基于孪生神经网络的跟踪算法(简称为孪生跟踪算法)因其速度和精度的平衡优势成为了主流算法。尽管已有大量研究,但仍缺乏从跟踪框架层面... 目标跟踪作为计算机视觉领域的关键课题,广泛应用在智能视频监控等领域。随着深度学习的迅速发展,基于孪生神经网络的跟踪算法(简称为孪生跟踪算法)因其速度和精度的平衡优势成为了主流算法。尽管已有大量研究,但仍缺乏从跟踪框架层面对孪生跟踪算法进行系统分析。为了梳理目前孪生跟踪算法的研究进展,首先介绍了孪生跟踪算法的常见挑战、主要组成、跟踪流程、常用数据集和评价指标;其次按照对跟踪框架的改进方向分为改进特征提取的算法、优化相似度计算的算法和优化跟踪结果的算法,并分别详细介绍;然后对20个主流跟踪算法进行测试与分析;最后总结目前孪生跟踪算法存在的问题以及对未来的研究方向。 展开更多
关键词 目标跟踪 深度学习 孪生神经网络 互相关运算 区域建议网络
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基于平滑变结构-卡尔曼滤波的目标定位方法 被引量：2
5
作者 许剑锟 金国栋 +2 位作者 谭力宁 许剑锋 薛远亮 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2022年第3期6-10,52,共6页
针对测向交叉目标定位中量测方程非线性、实际噪声难以精确建模问题,构建了测向交叉目标定位滤波方程,提出了基于切换增益策略的平滑变结构-卡尔曼的组合滤波算法。在此基础上,利用残差自适应算法进一步改进了组合滤波的精度,有效提高... 针对测向交叉目标定位中量测方程非线性、实际噪声难以精确建模问题,构建了测向交叉目标定位滤波方程,提出了基于切换增益策略的平滑变结构-卡尔曼的组合滤波算法。在此基础上,利用残差自适应算法进一步改进了组合滤波的精度,有效提高了大扰动、噪声不确定等情况下目标定位的精度和算法鲁棒性。仿真实验中,组合滤波算法在大扰动情况下,定位精度高于无迹卡尔曼和自适应迭代无迹卡尔曼滤波算法;在噪声非高斯分布的情况下,无迹卡尔曼和自适应迭代无迹卡尔曼滤波算法呈现发散趋势,而组合滤波算法依然能稳定收敛。 展开更多
关键词 无人机 目标定位 卡尔曼滤波 残差自适应算法 平滑变结构滤波
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基于像素分类的多尺度无人机航拍目标旋转跟踪算法
6
作者 薛远亮 金国栋 +1 位作者 谭力宁 许剑锟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第7期2239-2247,共9页
针对无人机(UAV)跟踪过程中垂直跟踪框在处理尺度变化、相似物体和纵横比变化时限制了跟踪精度提升的问题,提出一种基于像素分类的多尺度UAV航拍目标旋转跟踪算法。首先,设计MS-ResNet以提取目标多尺度特征;然后,在具有正交特性的多通... 针对无人机(UAV)跟踪过程中垂直跟踪框在处理尺度变化、相似物体和纵横比变化时限制了跟踪精度提升的问题,提出一种基于像素分类的多尺度UAV航拍目标旋转跟踪算法。首先,设计MS-ResNet以提取目标多尺度特征;然后,在具有正交特性的多通道响应图上设计像素二分类模块,从而进一步精确细化分类和回归分支的结果;同时,为了提高像素分类精度,使用并行通道空间注意力(scSE)模块在空间域和通道域上筛选目标特征;最后,在像素分类基础上生成贴合目标实际大小的旋转跟踪框,从而避免正样本受到污染。实验结果表明:所提算法在无人机跟踪数据集UAV123上的成功率和准确率分别为60.7%和79.5%、与孪生区域建议跟踪网络(SiamRPN)相比,成功率与准确率分别提升了5个百分点、2.7个百分点,同时速度为67.5 FPS,满足实时要求。所提算法具有良好的尺度适应能力、辨别能力和鲁棒性,能有效应对UAV跟踪任务。 展开更多
关键词 无人机 目标跟踪 像素分类 多尺度特征 旋转跟踪
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