O rastreamento de alvos direcionados a drones em imagens de vídeo é uma parte importante das tarefas anti-drones. O voo de drones em baixa altitude apresenta um fundo complexo e a proporção de pixels do alvo nas imagens de vídeo é pequena, o que aumenta a dificuldade do rastreamento. Para enfrentar esses problemas, foi proposto um algoritmo de rastreamento de alvos baseado em rede neural siamesa (SiamAU), que incorpora um backbone melhorado e rearranjo de características, baseado no SiamRPN++. Primeiro, foi adicionado o mecanismo de atenção ECA-Net ao backbone, além da melhoria da função de ativação para aumentar a capacidade de representação das características em fundos complexos; em seguida, as características superficiais da saída do backbone foram reduzidas em dimensionalidade e fundidas com as três últimas camadas de características profundas, obtendo assim características de fusão profunda melhoradas, mais adequadas para rastreamento de pequenos alvos como drones. No conjunto de dados DUT Anti-UAV, o algoritmo SiamAU alcançou taxas de sucesso e precisão de 60,5% e 88,1%, respectivamente, representando um aumento de 5,6% e 8,1% em relação aos algoritmos de referência. Os resultados dos testes em dois conjuntos de dados públicos indicam que o desempenho de rastreamento do algoritmo SiamAU em cenários anti-drones é superior aos algoritmos dominantes atuais.

anti-drones;rastreamento de alvos;rede siamesa;mecanismo de atenção;rearranjo de características