基于模板匹配和深度分类网络的运动目标跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于模板匹配和深度分类网络的运动目标跟踪方法，主要解决现有技术目标检测速度慢，及在目标发生外观形变、遮挡时跟踪不准确的问题。其实现方案为：1)搭建双残差深度分类网络，并对其进行训练；2)在双残差深度分类网络中提取模板网络和检测网络；3)利用模板网络提取模板特征；4)利用检测网络提取检测特征；5)将模板特征在检测特征上进行模板匹配，得到模板匹配图；6)根据模板匹配图确定目标位置；7)根据目标位置更新模板特征；8)判断当前帧是否为最后一帧，若是，结束目标跟踪，否则，将更新后的模板特征作为下一帧的模板特征，返回4)。本发明跟踪速度快，准确率高，用于对剧烈形变、光照变化视频目标跟踪。