作者：孫志成1， 董一傑2， 胡愛蘭2， 張瑞泉2作者單位：1.Unit 63861， Baicheng 137000， 吉林， 中國; 2.華北計算機系統工程研究所， 北京 100083. 總結：在複雜的射擊場測試場景中，測試場地往往涉及灰塵、強光、遮擋等多變的自然環境。 為了實現該場景下的快速移動目標目標跟蹤，該文提出一種基於動態特徵相關性的單目標跟蹤演算法。 首先，利用門控迴圈單元（GRU）提取待跟蹤目標的時間動態特徵，得到一組候選處理目標框; 然後，利用卷積神經網路（CNN）提取候選目標框的深度卷積特徵並確定目標位置，並對背景卷積特徵進行分離; 在跟蹤過程中，利用分離的背景卷積特徵圖對網路引數進行更新，以增強網路的魯棒性和適應性。 實驗結果表明，所提演算法能夠在靶場影象採集系統中自適應跟蹤被攝體的運動目標，在複雜環境背景下仍能保持優異的魯棒性和適應性。 介紹：某類系統在進行測距測試時，需要對被測物進行準確的定位和跟蹤，以確保其能夠在相應的測試系統範圍內，這對單目標跟蹤提出了更高的要求。 單目標跟蹤逐漸成為計算機視覺研究和應用的重點之一[1]，為了滿足一些複雜場景的需要，對特定目標的自適應處理逐漸成為重要需求。 近年來，隨著計算機技術的發展和算力的進步，單目標跟蹤已廣泛應用於軍事設施裝備、安防監控、無人駕駛等領域[2-4]。 國內外相關學者根據不同的工作原理，對跟蹤演算法做了大量的研究工作。 Henriques等[5]提出了一種核相關濾波演算法，但該演算法在遮擋等因素的影響下會存在跟蹤損耗。 周等[6]提出了一種結合目標位置、形狀和外觀的多核相關濾波演算法來跟蹤實際的海洋雷達目標。 Lu Yang等[7]通過改進紋理特徵並將其應用於紅外目標跟蹤，驗證了其魯棒性和實時性。 邱竹嶺等[8]考慮目標的時空域特徵求解正則化項，在一定程度上提高了跟蹤的實時性和準確性。 文章**：《電子技術應用》雜誌10月刊，**pdf
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