申请/专利权人：电子科技大学长三角研究院(湖州)

申请日：2023-08-28

公开（公告）日：2023-11-21

公开（公告）号：CN117095027A

主分类号：G06T7/246

分类号：G06T7/246;G06V20/40;G06V10/62;G06V10/75;G06V10/74;G06V10/80;G06V10/82

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.12.08#实质审查的生效;2023.11.21#公开

摘要：本发明公开了一种用于鲁棒视觉跟踪的互惠层间‑时间判别目标模型，属于目标跟踪技术领域，用于解决传统孪生跟踪算法很少考虑模板和搜索区域的信息交互，导致类目标干扰的累积误差影响跟踪结果的问题。本发明首先构建了一个层间目标感知增强模型，通过在特征提取过程中建立模板与搜索区域的逐像素相关性，实现层间特征信息交互，减轻了因目标对搜索区域不可见导致的累积误差，增强了对目标的感知；同时，为减弱干扰的影响，设计了一种时间干扰评估策略，利用帧间候选传播模块建立相邻帧多个候选位置之间的相似关系，再根据确定的相似得分消除相似干扰，获得更可靠的目标位置，实现鲁棒跟踪。

主权项：1.一种鲁棒视觉跟踪的互惠层间-时间判别目标模型，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、利用预训练的网络，分别进行模板和搜索区域的特征提取，然后经匹配模块得到响应图M1；步骤二、通过层间目标感知增强模型，在特征提取过程中，建立模板和搜索区域的逐像素相关性，进行网络第一阶段和第四阶段的信息交互，再经匹配模块得到响应图M2；步骤三、将M1和M2进行加权融合得到更能突出目标的响应图M；步骤四、通过时间干扰评估策略保留响应图M中的多个候选；步骤五、通过帧间候选传播模块建立相邻帧多个候选之间的联系，得到相似度得分；步骤六、根据得到的相似度得分消除相似的干扰候选，从而得到更可靠的目标位置；步骤七、后续跟踪过程按照上述步骤进行，直至视频结束。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电子科技大学长三角研究院(湖州) 鲁棒视觉跟踪的互惠层间-时间判别目标模型

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