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基于多层特征融合的全卷积孪生网络的目标跟踪方法及系统

摘要

本发明公开了基于多层特征融合的卷积孪生网络的目标跟踪方法及系统,该方法包括:根据图像的目标位置和大小,裁剪出图像序列训练集中的所有图像的目标模板图像和搜索区域图像,目标模板图像和搜索区域图像组成的图像对构成训练数据集;构建基于多层特征融合的卷积孪生网络;基于训练数据集,训练所述基于多层特征融合的卷积孪生网络,获得训练好的基于多层特征融合的卷积孪生网络;使用训练好的基于多层特征融合的卷积孪生网络进行目标跟踪。本发明在跟踪目标的过程中,融合不同层的得分图,结合高层语义特征与底层细节特征,更好地区分相似或同类目标的干扰,防止跟踪过程中的目标漂移和目标丢失问题。

著录项

  • 公开/公告号CN109191491B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-09-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华中科技大学;

    申请/专利号CN201810878152.X

  • 申请日2018-08-03

  • 分类号G06T7/223(20170101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构42201 华中科技大学专利中心;

  • 代理人李智;曹葆青

  • 地址 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号

  • 入库时间 2022-08-23 11:13:05

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