基于特征融合和在线模板更新的无人机目标跟踪方法

本发明公开了基于特征融合和在线模板更新的无人机目标跟踪方法，包括以下步骤：基于Resnet残差网络和空洞卷积构建深度网络模型，能够有效提取目标特征并增强特征的有效感受野，同时高效融合浅层网络的细节特征和深层网络的语义特征，增强特征的表达能力；由ResNet‑50网络和目标融合网络组成Siamese结构的模板分支和检测分支，将两分支特征图送入级联互相关模块，确定目标位置；构建模板库，计算响应图分数根据阈值对模板分支进行在线更新。本发明在跟踪成功率和精确率方面都达到了较高水平，有效提升了无人机目标跟踪性能。