控制与决策

作者：齐咏生,姜政廷,刘利强,苏建强,张丽杰

单位：内蒙古工业大学 电力学院，呼和浩特 010080;内蒙古自治区高等学校智慧能源技术与装备工程研究中心，呼和浩特 010080;大规模储能技术教育部工程研究中心，呼和浩特 010080,,内蒙古工业大学 电力学院，呼和浩特 010080,,内蒙古工业大学 电力学院，呼和浩特 010080;内蒙古自治区高等学校智慧能源技术与装备工程研究中心，呼和浩特 010080;大规模储能技术教育部工程研究中心，呼和浩特 010080,,内蒙古工业大学 电力学院，呼和浩特 010080;内蒙古自治区高等学校智慧能源技术与装备工程研究中心，呼和浩特 010080,,内蒙古工业大学 电力学院，呼和浩特 010080;内蒙古自治区高等学校智慧能源技术与装备工程研究中心，呼和浩特 010080;大规模储能技术教育部工程研究中心，呼和浩特 010080,

关键词：目标跟踪;孪生网络;RGBT;元学习;特征融合

基金：国家自然科学基金项目(62363029)；内蒙古科技计划项目(2021GG0164)；内蒙古自然科学基金项目(2022MS06018, 2021MS06018)；高校院所协同创新项目(XTCX2023-16).

针对传统RGBT目标跟踪算法网络精确度低、鲁棒性差, 以及在目标尺度变化大和长时跟踪过程中存在目标丢失无法找回等问题, 提出一种新的基于自适应特征融合机制的可修正RGBT目标跟踪算法. 首先, 引入一种特征层与模态间双自适应融合机制, 充分利用两模态间的互补信息, 增强RGB与红外特征的跨模态融合; 然后, 设计一种后端时序约束回归模块, 利用上一帧信息对IOU计算以及边界框回归进行约束, 有效减少相似物干扰; 最后, 提出一种基于元学习的在线模板更新机制, 对回归阶段得分较高的模板图像进行更新存储, 解决长时跟踪中累计误差和目标难以找回问题. 采用权威的目标跟踪数据集GTOT、RGBT234和VOT-RGBT2019进行算法验证, 所提出方法均可取得极具竞争力的结果. 将算法移植到嵌入式设备Jetson Xavier NX上进行性能测试, 实验结果表明: 所提出算法运行速度可达到29帧/s, 相比于当前流行的多种RGBT算法, 具有更为全面的跟踪性能, 且能够有效解决相似物干扰、目标丢失难找回等问题.

来源：2025年第4期

《控制与决策》期刊编辑部

查看控制与决策杂志2025年第4期