[发明专利]一种基于边界特征融合孪生循环神经网络的目标跟踪方法在审
| 申请号： | 202110563653.0 | 申请日： | 2021-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN113297961A | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 韩光;肖峣;王福祥;刘旭辉 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 210012 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于边界特征融合孪生循环神经网络的目标跟踪方法，包括获取待跟踪目标视频；将获取的待跟踪目标视频输入预先训练好的基于孪生网络的目标跟踪模型，输出目标的预测位置；所述基于孪生网络的目标跟踪模型包括孪生网络模块、候选区域提取模块及区域细化模块；孪生网络模块用于特征提取融合，生成多尺度特征响应图；候选区域提取模块用于将多尺度特征响应图作为输入，提取多尺度特征响应图的中心区域特征和边界特征，合并中心区域特征和边界特征获得候选目标；区域细化模块用于将候选区域提取模块得到的候选目标作为输入，对候选目标进一步细化分类和回归。解决锚框重叠难以区分目标以及手工设置参数导致目标位置预测不可靠的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 边界 特征 融合 孪生 循环 神经网络 目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
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