复杂场景下一种改进的单目标跟踪算法研究

针对部分复杂场景下目标跟踪存在跟踪框漂移问题，基于孪生候选区域生成网络(SiamRPN),融合通道注意力模块和选择核心模块(SK Module),提出一种单目标跟踪算法CAKSiamRPN。特征提取部分引入高效通道注意模块(ECAM)和基于标准化的通道注意力模块(NCAM),在不降低通道维度的情况下，摒弃相似信息，突出显著特征，关注并提取特定信息；在候选区域生成网络(RPN)嵌入SK Module,增强全局信息嵌入，减少填充操作的影响。将改进算法与SiamRPN及其它经典单目标跟踪算法在OTB100和UAV123数据集上进行实验对比。实验结果表明：跟踪精度和成功率明显提高，能更好地适应复杂场景，具有更强的鲁棒性。