【摘 要】
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目标跟踪技术作为计算机视觉领域的一个核心研究课题,具有很高的商用价值,例如在机器人、导航与制导、无人驾驶等军用及民用领域都发挥着重要的作用。孪生网络的出现,将目标跟踪的精度与速度做到了良好的平衡,但是当目标遇到遮挡、旋转、翻转、光照变化等复杂情况时,跟踪效果明显下降,由于其固定使用第一帧作为模板,长期跟踪时模板发生退化,特征相似度降低,易导致跟踪漂移。本文基于孪生网络目标跟踪算法,在特征提取及融合
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目标跟踪技术作为计算机视觉领域的一个核心研究课题,具有很高的商用价值,例如在机器人、导航与制导、无人驾驶等军用及民用领域都发挥着重要的作用。孪生网络的出现,将目标跟踪的精度与速度做到了良好的平衡,但是当目标遇到遮挡、旋转、翻转、光照变化等复杂情况时,跟踪效果明显下降,由于其固定使用第一帧作为模板,长期跟踪时模板发生退化,特征相似度降低,易导致跟踪漂移。本文基于孪生网络目标跟踪算法,在特征提取及融合、模板更新等方面做出改进,显著提升了算法的跟踪精度与鲁棒性,主要工作如下:首先提出多特征池化融合策略与多注意力融合方法,对Res Net50网络提取到的图像特征,进行不同级别的池化融合;利用多注意力融合方法,增强单一注意力特征,提升了模型对图像空间位置的判断能力。通过注意力机制模块的改进,提升了算法的精确度与鲁棒性,为使增加网络结构后不增加模型参数量,本文提出嵌入式非对称卷积核,大大减小了模型参数量,保证了目标跟踪算法的实时性。其次本文提出模板池概念,针对原始孪生网络仅使用第一帧作为跟踪模板的问题进行改进,利用多峰值检测策略判断当前跟踪结果是否可靠,从而实现模板池自适应更新,解决了初始帧模板随时间推移匹配度降低的问题,能够更好的应对待跟踪目标状态发生变化的情况。最后在特征提取过程中提出多层特征融合模块,将富含语义信息的深层特征与富含细节信息的浅层特征有效融合,提升了卷积特征的表征能力,在出现相似物干扰等情况下,改进后的算法能更鲁棒的跟踪目标物体。为了客观评价本文算法的有效性,利用目标跟踪基准测试平台对算法进行测试,并在相同环境下与主流算法进行比较,将目标跟踪结果进行了可视化处理,可以更直观的看到本文算法的效果。
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