[发明专利]基于频率分离的抗噪孪生网络目标跟踪方法有效
| 申请号： | 202110433521.6 | 申请日： | 2021-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN113160247B | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 陈飞;王志伟 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/246;G06T5/50;G06K9/62;G06V10/774;G06V10/764;G06N3/04 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 丘鸿超;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于频率分离的抗噪孪生网络目标跟踪方法，其特征在于：首先利用卷积神经网络对跟踪目标和后续帧搜索区域图进行特征提取。然后利用Ocatave卷积结构对搜索区域特征图和模板特征图进一步生成高维特征图，在完成互相关操作后将互相关相应图进行融合获得目标位置回归图，利用目标位置回归信息得到物体感知分类结果图，利用相同的方法获得常规分类图，获得最终分类结果图完成目标位置的确定。本发明利用高低频信息交换增强网络的抗噪能力，同时引入一种新的特征融合方法，该特征融合方法可以聚合本地和全局上下文信息，解决了现有目标跟踪方法中对于噪声环境下跟踪效果不佳的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 频率 分离 孪生 网络 目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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