5、视觉目标跟踪与无人机自主导航技术解析

视觉目标跟踪与无人机自主导航技术解析

在计算机视觉和无人机应用领域，视觉目标跟踪和无人机自主导航是两个备受关注的重要方向。下面将详细介绍视觉目标跟踪算法以及无人机基于多模态感知的自主导航方法。

视觉目标跟踪算法

单目标跟踪作为计算机视觉领域的关键技术，一直以来都备受关注。然而，传统的单目标跟踪算法存在诸多问题，例如在环境剧烈变化或目标被遮挡时，容易出现目标漂移或丢失的情况。为了解决这些问题，研究人员提出了一种基于自适应模板更新和全局搜索增强的视觉目标跟踪算法。

传统算法的局限性

传统单目标跟踪主要包括分类任务和估计任务。分类任务通过标记视频的第一帧来确定目标的初始位置，但由于仅使用第一帧，无法适应目标的变化，在目标外观发生剧烈变化时很容易丢失目标。估计任务则是通过Siamese网络提供准确特征，在后续视频帧中寻找与标准帧最相似的候选区域，但传统的孪生网络使用固定尺度的滤波或SiamFC算法，当视频帧的尺度发生变化时，算法的准确性会降低，影响计算效率。此外，SiamFC算法在提取特征对象时，不同提议之间存在重叠，容易混淆像素之间的类别。

改进算法的框架

为了提高跟踪准确性，改进算法将单目标跟踪分解为三个子任务：基于自适应多帧检测模板更新的分类、基于分数判断的状态估计和基于全局搜索增强的目标重新定位。具体操作如下：
1. 多模板输入 ：除了在第一参考帧中标记目标外，还在当前搜索图的前一帧中标记目标，以适应视频序列中目标外观的变化。
2. 采用ShuffleNet0.5卷积神经网络 ：在单目标跟踪的特征提取环节采用该算法，利