[发明专利]基于全连接注意力模块的孪生神经网络运动目标跟踪方法在审
| 申请号： | 202111024719.5 | 申请日： | 2021-09-02 |
| 公开（公告）号： | CN113744311A | 公开（公告）日： | 2021-12-03 |
| 发明（设计）人： | 宋勇;张子烁;杨昕;赵宇飞;赵晨阳 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/73 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 邬晓楠 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开的基于全连接注意力模块的孪生神经网络运动目标跟踪方法，属于计算机视觉跟踪技术领域。本发明在利用孪生神经网络提取图片特征后，利用全连接注意力模块对模板分支提取的模板特征处理，该模板特征融合原模板特征后作为注意力加强的模板特征与进行相同操作的更新模板特征相结合，得到的新模板特征与搜索特征融合，实现模板特征的自注意和互注意，提升鲁棒性；根据融合加强模板特征和搜索特征的响应图，得到对应搜索图中目标的位置信息和尺寸偏移信息；根据每固定帧的网络预测结果对更新模板分支的输入进行更新，提升跟踪精度。本发明在目标发生剧烈形变、短暂消失后重现或遮挡等条件下，仍然能持续稳定地实现目标跟踪。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 连接 注意力 模块 孪生 神经网络 运动 目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
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