申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2023-11-24

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117745759A

主分类号：G06T7/246

分类号：G06T7/246;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明涉及一种基于互补注意力的红外目标跟踪方法及系统，包括：获取红外成像视频，提取视频图像帧，生成红外图像帧序列，在第一帧图像中用矩形框标注出追踪目标；采用骨干网络分别对模板图像和搜索图像进行特征提取，得到模板特征图和搜索特征图，采用网络结构相同的两个基于互补注意力的特征增强模块分别对模板特征图和搜索特征图进行特征增强得到模板增强特征图和搜索增强特征图；将模板增强特征图和搜索增强特征图输入GAM模型进行匹配得到模板图像与搜索图像的相似特征；将模板图像与搜索图像的相似特征输入CAR进行回归预测得到追踪目标在搜索图像中的位置；本发明解决了红外图像特征信息含量少，噪声多，易受相似背景干扰的问题。

主权项：1.一种基于互补注意力的红外目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取红外成像视频，提取视频图像帧，生成红外图像帧序列；S2：从红外图像帧序列的第一帧图像中裁剪出包含追踪目标的图像块作为模板图像；S3：采用骨干网络分别对模板图像和搜索图像进行特征提取，得到模板特征图和搜索特征图，其中，所述搜索图像包括：红外图像帧序列中的红外图像；S4：采用基于互补注意力的第一特征增强模块对模板特征图进行语义信息强化和细节信息强化，得到模板语义强化特征和模板细节强化特征，将模板语义强化特征和模板细节强化特征进行加权融合得到模板增强特征图；S5：采用基于互补注意力的第二特征增强模块对搜索特征图进行语义信息强化和细节信息强化，得到搜索语义强化特征和搜索细节强化特征，将搜索语义强化特征和搜索细节强化特征进行加权融合得到搜索增强特征图，所述第一特征增强模和第二特征增强模块的网络结构相同；S6：将模板增强特征图和搜索增强特征图输入GAM模型进行匹配得到模板图像与搜索图像的相似特征；S7：将模板图像与搜索图像的相似特征输入CAR进行回归预测得到追踪目标在搜索图像中的位置。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 一种基于互补注意力的红外目标跟踪方法及系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD