[发明专利]一种基于内部裁剪和多层特征信息融合的目标跟踪方法有效
| 申请号： | 201910738616.1 | 申请日： | 2019-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN110570458B | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 梁超;张精制;阮威健;孙志宏;虞吟雪;林子琪 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 胡琦旖 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于内部裁剪和多层特征信息融合的目标跟踪方法，包括：获取视频序列数据集，根据视频序列数据集构成训练集；构建孪生网络，孪生网络的基础骨干采用经内部裁剪单元改进后的ResNet18特征提取网络和RPN网络的组合；基于训练集，训练孪生网络，获得训练收敛的孪生网络模型；利用孪生网络模型进行在线跟踪。本发明解决了现有技术中深度学习跟踪方法的特征表达能力和模型泛化能力弱，跟踪器无法有效地应对目标表观的剧烈时空变化的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 内部 裁剪 多层 特征 信息 融合 目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于内部裁剪和多层特征信息融合的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1、获取视频序列数据集，根据所述视频序列数据集构成训练集；/n步骤2、构建孪生网络，所述孪生网络的基础骨干采用经内部裁剪单元改进后的ResNet18特征提取网络和RPN网络的组合；/n步骤3、基于所述训练集，训练所述孪生网络，获得训练收敛的孪生网络模型；/n步骤4、利用所述孪生网络模型进行在线跟踪。/n
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