申请/专利权人：北京理工大学

申请日：2023-12-20

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893568A

主分类号：G06T7/246

分类号：G06T7/246;G06V10/44;G06V10/764

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明公开了基于时空自适应响应惩罚策略的孪生目标跟踪器优化方法，涉及视觉目标跟踪技术领域。该方法主要应用于孪生网络跟踪器输出的分类响应图上，能够针对响应图中强干扰项对应的陡峭波峰施加有效的自适应抑制，从而提升目标定位与跟踪的鲁棒性。具体步骤为：根据最大响应筛选并记录响应图中所有陡峭的波峰，并判断是否激活惩罚机制；如果惩罚机制被激活，则基于每个波峰的空间位置和响应图的时间域分类质量，生成每个波峰对应的惩罚因子；最后基于所获得的惩罚因子在每个波峰的邻域上施加自适应强度的分级惩罚。该策略即插即用、轻量高效，不引入任何可学习参数，在几乎不影响跟踪器推理效率的同时有效提升了目标定位的鲁棒性。

主权项：1.基于时空自适应响应惩罚策略的孪生目标跟踪器优化方法，其特征在于，包括如下步骤：采用三个连续的操作构成对响应图的干扰波峰邻域的自适应惩罚策略，并将所述自适应惩罚策略应用在孪生目标跟踪器的分类器输出的分类响应图上；所述三个连续的操作包括：筛选波峰与激活惩罚，计算波峰惩罚因子，实施波峰邻域分级惩罚；所述的筛选波峰与激活惩罚操作，用于有效筛选出分类响应图中所有超出设定阈值的波峰以便于判断响应图的强干扰项分布情况，并根据筛选结果判断是否激活惩罚机制；所述的计算波峰惩罚因子操作，用于于根据响应图的时空分布信息，具体指根据每个波峰在响应图中的位置和响应图的时间域相对分类质量，生成针对每个波峰邻域的强度自适应惩罚因子；所述的实施波峰邻域分级惩罚操作，根据所述强度自适应惩罚因子在每个波峰邻域上施加分级惩罚，抑制以强干扰项为中心的局部区域，获得优化后的分类响应图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京理工大学 基于时空自适应响应惩罚策略的孪生目标跟踪器优化方法

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