[发明专利]一种结合残差注意力和上下文信息的目标跟踪算法在审
| 申请号： | 201811124724.1 | 申请日： | 2018-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN109493364A | 公开（公告）日： | 2019-03-19 |
| 发明（设计）人： | 李伟生;詹紫微 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 | 代理人： | 刘小红;陈栋梁 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明请求保护一种结合残差注意力网络和上下文信息的目标跟踪算法，该算法首先将跟踪的视频序列中的第一帧传到卷积层里面得到256张特征图，然后将第一帧的特征图传到残差注意力网络里面得到残差特征图。然后将残差特征图和卷积层特征图结合得到残差响应图。同时将上一帧和当前帧同时传到卷积网络层里面来提取特征图，然后将第一帧的残差响应图，上一帧和当前帧的特征图同时传到三个全连接层里面来预测当前帧中跟踪目标的位置。最后通多输出层来输出当前帧中跟踪目标左上角和右下角的坐标位置。本发明提高了跟踪算法在目标遮挡等复杂情况下的准确率和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 残差 特征图 卷积 目标跟踪算法 注意力 上下文信息 跟踪目标 预测当前帧 跟踪算法 目标遮挡 视频序列 提取特征 坐标位置 多输出 连接层 鲁棒性 网络层 右下角 响应 准确率 算法 网络 输出 跟踪 | ||
【主权项】：
1.一种结合残差注意力和上下文信息的目标跟踪算法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将已经标注好的第一帧跟踪目标区域，上一帧已经预测的跟踪目标区域和当前帧的搜索区域同时传到卷积层，得到第一帧的卷积特征图、上一帧的卷积特征图及当前帧的卷积特征图；S2、将第一帧的卷积特征图送到残差注意力网络经过五层卷积操作得到残差特征图；S3、将第一帧的卷积特征图和残差特征图进行乘积操作得到残差响应特征图；S4、将第一帧的残差特征响应图、上一帧和当前帧的卷积特征图传到全连接层，通过全连接层将卷积层二维的特征图转成一维的向量，通过全连接层来学习第一帧，上一帧和当前帧三者之间的时空关系；S5、将全连接层的结果输出到输出层得到最后的跟踪结果。
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