一种基于图卷积与轨迹卷积网络学习的目标跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于图卷积与轨迹卷积网络学习的目标跟踪方法，涉及计算机视觉，目标跟踪技术领域。该网络主要由双流特征提取层、目标候选轨迹提取层、目标定位层构成。网络将输出每一个目标候选轨迹的置信度，选取最大置信度的目标候选轨迹作为目标运动轨迹，再取目标运动轨迹的最后一帧的目标块为目标图像块，网络训练完成后则具备初始的目标定位能力。跟踪过程中，提取连续的16帧图像的目标的空间特征和目标运动轨迹特征，并联结成为双流特征，再经过LSTM结构获取遵循目标运动规律的目标候选轨迹，并且在特征提取方式上，能够针对目标更具判别部位分配更大的权重进行跟踪。