控制与决策

作者：陈志旺,王莹,宋娟,刁华康,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 工业计算机控制工程河北省重点实验室,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,,国网黑龙江省电力有限公司 佳木斯供电公司, 黑龙江 佳木斯 154002,,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 电气工程学院,河北 秦皇岛 066004,

关键词：目标跟踪;IoU;ResNet50;权重自适应;样本集更新;滤波模型

基金：国家自然科学基金项目(61573305).

基于IoU网络提出一种IT-AWCR(IoU network tracking with adaptive weighted characteristic responses)目标跟踪算法.首先,根据目标运动速度设计目标搜索区域确定策略,通过理论分析使用ResNet50的block3、block4卷积块的输出分别作为目标的浅层和深层特征表示;然后,以目标定位准确度和滤波模型抗干扰能力为评价指标,通过优化算法自适应计算目标深、浅特征响应加权权重,从加权融合响应中获取目标粗略位置和边界框,经扰动操作获取多个候选边界框输入IoU调制-预测网络预测IoU值,取最大IoU对应边界框为最终预测目标边界框;最后,根据训练样本的相关学习权重和样本间相似度更新生成样本集,基于样本集采用稀疏优化策略实现滤波模型更新.OTB2015和VOT2018数据集上的实验结果验证了所提出算法的有效性.

来源：2022年第7期

《控制与决策》期刊编辑部

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