计算机工程

作者：李明杰, 冯有前, 尹忠海, 周诚, 董方昊

单位：空军工程大学 基础部, 西安 710051

关键词：孪生区域候选网络,锚框掩码,锚框掩码网络,多尺度变换,目标跟踪

基金：国家自然科学基金（61472443）。

针对孪生区域候选网络（RPN）易受干扰且目标丢失后无法跟踪的问题，引入锚框掩码网络机制，设计一种新型孪生RPN模型。设置多尺度模板图片，并将其与目标图片进行卷积操作，实现全图检测以避免目标丢失。通过对前三帧图片的IOU热度图进行学习，预测连续帧目标锚框掩码，简化计算并排除其他目标干扰。在VOT2016和OTB100数据集中的实验结果显示，该模型对VOT2016数据集检测帧率达到24.6 frame/s，预期平均覆盖率为0.344 5，对OTB100数据集的检测准确率和成功率分别为0.862和0.642。基于摄像头采集数据的目标丢失及干扰测试表明，该模型具有良好的抗干扰性与实时性。

来源：2019年第9期

《计算机工程》期刊编辑部

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