Отслеживание целей, направленных на беспилотники в видеозаписях, является важной частью задач противодействия беспилотникам. Полет беспилотников на низкой высоте сопровождается сложным фоном, а доля пикселей цели в видеокадрах мала, что усложняет задачу отслеживания. В ответ на эти проблемы на базе SiamRPN++ предложен алгоритм отслеживания целей с использованием улучшенной основной сети и перестановки признаков в сдвоенной нейронной сети (SiamAU). Во-первых, в основную сеть добавлен механизм внимания ECA-Net, а функция активации была модифицирована для улучшения способности представления признаков в сложных условиях; затем поверхностные признаки с выхода основной сети были снижены в размерности и объединены с тремя последними слоями глубоких признаков для получения улучшенного глубинного интегрированного признака, более подходящего для отслеживания мелких объектов, таких как беспилотники. На датасете DUT Anti-UAV алгоритм SiamAU достиг точности успеха и точности 60,5% и 88,1% соответственно, что на 5,6% и 8,1% выше по сравнению с базовыми алгоритмами. Результаты тестирования на двух публичных датасетах показывают, что алгоритм SiamAU превосходит современные алгоритмы в задачах противодействия беспилотникам.

противодействие беспилотникам;отслеживание целей;сдвоенная сеть;механизм внимания;перестановка признаков