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Adaptive Image Dehazing and Object Tracking in UAV Videos Based on the Template Updating Siamese Network

计算机科学 计算机视觉 薄雾 稳健性(进化) 人工智能 视频跟踪 最小边界框 BitTorrent跟踪器 目标检测 特征提取 对象(语法) 眼动 图像(数学) 模式识别(心理学) 生物化学 化学 物理 气象学 基因
作者
Lifan Sun,Jiashun Chang,Jinjin Zhang,Bo Fan,Zishu He
出处
期刊:IEEE Sensors Journal [IEEE Sensors Council]
卷期号:23 (11): 12320-12333 被引量:6
标识
DOI:10.1109/jsen.2023.3266653
摘要

Visual object tracking for unmanned aerial vehicles (UAVs) is extensively used in civil and military applications, such as intelligent transportation, disaster rescue, and military reconnaissance. However, when a UAV encounters haze weather, its tracking performance deteriorates greatly because of problems, such as blurring and quality degradation of the collected images. Most trackers are designed to operate in good weather conditions, and this greatly limits the robustness of UAV tracking in haze weather. To solve this problem, this article proposes an adaptive dehazing Siamese network, which consists of an adaptive dehazing module, a dynamic template update branch, and feature extraction and bounding box prediction subnetworks. The dehazing module yields haze-free images and preserves the edge information of the object, so that the tracker can extract the object features with better characterization. Subsequently, to mitigate the risk of tracking drift caused by the changing appearance of the object, the dynamic template update branch dynamically selects more reliable template images during tracking. In addition, to solve the problem of insufficient UAV object tracking testing datasets in haze scenes, a haze testing dataset for UAV video object tracking is obtained through artificial synthesis and data collection in real-world haze scenes. Furthermore, experiments are conducted on haze testing datasets, namely, UAV123-AH, UAV20L-AH, UAVDT-AH, DTB70-AH, and UAVhaze; the results verified that the proposed tracker yields more competitive performance and more robustness in haze scenes compared with the existing algorithms.
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