一种基于目标感知的深度孪生网络高光谱视频目标跟踪方法

摘要

本发明涉及一种基于目标感知的深度孪生网络高光谱视频目标跟踪方法。本发明设计了基于目标感知的深度孪生网络高光谱目标跟踪框架，相比于现有高光谱目标跟踪模型，本发明提升了算法处理速度以及精度。本发明设计了高光谱目标感知模型用以提取高光谱目标的语义特征，增加了网络对高光谱视频目标的表征能力。设计了自适应边界框预测模块，可以直接预测出目标的边界框。本发明可以解决用于深度学习模型训练的高光谱训练样本少的问题，相比于现有高光谱目标跟踪模型，本发明提升了算法处理速度以及精度。