控制与决策

作者：陈志旺,高一铭,吕昌昊,刘禄阳,彭勇

单位：燕山大学 智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心， 河北 秦皇岛 066004;燕山大学 河北省工业计算机控制工程重点实验室， 河北 秦皇岛 066004,,燕山大学 智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心， 河北 秦皇岛 066004;燕山大学 河北省工业计算机控制工程重点实验室， 河北 秦皇岛 066004,,燕山大学 河北省电力电子节能与传动控制重点实验室， 河北 秦皇岛 066004,,燕山大学 智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心， 河北 秦皇岛 066004;燕山大学 河北省工业计算机控制工程重点实验室， 河北 秦皇岛 066004,,燕山大学 电气工程学院， 河北 秦皇岛 066004,

关键词：目标跟踪;Transformer结构;空域抑制注意力;选择性查询回忆;轨迹关联度;最小成本流

基金：国家自然科学基金项目(61573305)；河北省自然科学基金项目(F2022203038, F2019203511)；河北省级重点实验室绩效补助经费项目(22567612H).

传统目标跟踪算法更新模板的方式较为单一, 无法在目标发生剧烈形变时有效更新, 易导致算法对于剧烈形变和遮挡场景适应性不足. 鉴于此, 提出一种基于空域抑制与轨迹关联优化的目标跟踪方法. 首先, 在特征提取部分采用改进后的ResNet-50网络, 引入空域抑制注意力(SIA), 通过设计能量函数为具有空域抑制效应的神经元优化权重分配, 增强对目标特征的关注强度; 然后, 加入选择性查询回忆策略(SQR), 将Transformer训练重点放在后期阶段, 避免解码器缺乏训练重点和多层解码结构的级联错误; 接着, 构建长期-短期-轨迹框架(LST), 引入轨迹关联度(DTC), 在传统模板更新算法的基础上加入DTC预测头, 通过最小成本流算法(MCF)建模全局轨迹关联性, 并使用连续二次规划进行反向传播, 更新轨迹参考模板; 最后, 在GOT-10k、LaSOT、TrackingNet、NfS30、UAV123和OTB100等公开数据集上进行实验评估, 实验结果验证了所提出算法的有效性.

来源：2026年第1期

《控制与决策》期刊编辑部

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