在紅外監控、無人機防御以及低光照場景中，紅外圖像因其獨特的成像機制具有抗干擾、隱蔽性好的優勢。但同時，紅外圖像普遍存在低對比度和噪聲干擾的問題，使得目標檢測與跟蹤成為一項具有挑戰性的任務。本文將介紹一種基于 SiamFC（Siamese Fully Convolutional Network）的紅外目標跟蹤方法，并給出詳細的代碼示例，幫助讀者搭建一個基礎跟蹤系統。

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1，背景與原理

紅外目標跟蹤的主要挑戰包括：

• 背景復雜：紅外圖像中常包含云層、低空地物等干擾信息。
• 目標模糊：由于紅外輻射強度低，目標邊界較模糊，容易受到噪聲的影響。

為了解決這些問題，深度學習方法中基于孿生網絡的跟蹤器（如 SiamFC）利用兩路共享權重網絡，分別提取目標模板與搜索區域的特征，然后通過交叉相關操作計算響應圖，從而實現對目標位置的準確估計。相較于傳統模板匹配方法，SiamFC 具有更高的魯棒性和實時性，尤其適合紅外圖像中對抗背景干擾的場景。

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2，SiamFC跟蹤方法概述

2.1 核心思想