一种基于MixFormer的无人机目标跟踪方法技术

本发明专利技术公开了一种基于MixFormer的无人机目标跟踪方法，属于无人机跟踪监测领域。目标跟踪网络主要由三个部分组成：混合注意力模块Mixed Attention Module(MAM)的骨干网络用来提取和融合特征，同时执行特征提取和目标模板与搜索区域的相互作用。在MAM中，使用来自目标模板和搜索区域的token的自注意和交叉注意操作。自注意负责提取目标或搜索区域的自身特征，而交叉注意则实现特征交互，以混合目标和搜索区域信息。预测头进行目标左上角和右下角的定位。在线样本置信度预测模块Score Prediction Module(SPM)，根据预测得分来选取可靠的online template，增强长时目标跟踪的鲁棒性，该目标跟踪方法具有较好的跟踪鲁棒性与实时性，对目标外观与背景的剧烈变化有较强的泛化性能，适用于无人机目标跟踪。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及飞行器跟踪监测领域，特别涉及一种基于mixformer的无人机目标跟踪方法。

技术介绍

1、由于小型无人机目标具有尺寸小、飞行速度易变、飞行环境复杂等特点，因此，实际的无人机监控和反制系统对目标定位和跟踪方法的精度与速度有较高的要求，作为无人机监控和反制系统的关键部分，通过研究小型无人机运动目标的检测和跟踪方法，可以实时监控无人机的飞行区域与飞行动机，为后续的干扰拦截部分提供精准的目标定位。该技术在许多方面都具有显著的经济效益与社会效益。

2、视觉目标跟踪几十年来一直是计算机视觉领域的一项基本任务，旨在估计视频序列中给定初始状态的任意目标的状态。它已经成功地部署在各种应用中，如视觉监控。在现实场景中，设计一个简单而有效的端到端跟踪器仍然具有挑战性。主要的挑战来自尺度变化、物体变形、遮挡和复杂背景的干扰等方面。

3、目前视觉跟踪领域流行的单目标跟踪范式通常是多阶段的pipeline，主要包括三个组件：（1）cnn骨干网络提取目标和搜索区域的特征；（2）一个独立的融合模块来实现目标和搜索区域特征间的信息交流，实现特征融合和本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于MixFormer的无人机目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于MixFormer的无人机目标跟踪方法，其特征在于，所述跟踪模型包括：混合注意力模块、预测头和置信度预测模块；

3.根据权利要求2所述的一种基于MixFormer的无人机目标跟踪方法，其特征在于，在所述跟踪模型中，混合注意力模块中，输入目标模板和搜索区域，同时提取目标模板和搜索区域的距离特征，并对距离特征进行交互。

4.根据权利要求3所述的一种基于MixFormer的无人机目标跟踪方法，其特征在于，在混合注意力模块中，对目标模板和搜索区域的两...

【技术特征摘要】

1.一种基于mixformer的无人机目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于mixformer的无人机目标跟踪方法，其特征在于，所述跟踪模型包括：混合注意力模块、预测头和置信度预测模块；

3.根据权利要求2所述的一种基于mixformer的无人机目标跟踪方法，其特征在于，在所述跟踪模型中，混合注意力模块中，输入目标模板和搜索区域，同时提取目标模板和搜索区域的距离特征，并对距离特征进行交互。

4.根据权利要求3所述的一种基于mixformer的无人机目标跟踪方法，其特征在于，在混合注意力模块中，对目标模板和搜索区域的两个单独的token序列执行双重注意力操作，并通过拼接token序列，将两个序列中的token进行交叉注意力操作，用于目标模板和搜索区域之间的通信。

5.根据权利要求1所述的一种基于mixformer的无人机目标跟踪方法，其特征在于，所述预测头通过全卷积网络，输出两个概率映射对应边界框，根据边界框的对角进行角点概率分布的期望计算获得预测框坐标，计算式为：

6.根据权利要求1所述的一种基于mixformer的无人机目标跟踪方法，其特征在于，在所述在线样本置信度预测模块中，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨珊，
申请(专利权)人：四川中科朗星光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：