【摘 要】
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目标跟踪是计算机视觉的重要分支之一,正随着信息科技的发展在人机交互、智能机器人等领域中得到越来越多的重视和应用。由于目标遮挡、尺度变化等因素的影响,目标跟踪能够在多应用场景下满足跟踪任务的准确性、实时性和鲁棒性等需求仍是一项具有挑战性的工作。本文针对目标跟踪的问题和挑战进行了调研与分析,提出了基于自适应更新的光流目标跟踪算法。具体内容如下:在对现有的孪生网络跟踪方法充分学习的基础上,本文设计了基于
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目标跟踪是计算机视觉的重要分支之一,正随着信息科技的发展在人机交互、智能机器人等领域中得到越来越多的重视和应用。由于目标遮挡、尺度变化等因素的影响,目标跟踪能够在多应用场景下满足跟踪任务的准确性、实时性和鲁棒性等需求仍是一项具有挑战性的工作。本文针对目标跟踪的问题和挑战进行了调研与分析,提出了基于自适应更新的光流目标跟踪算法。具体内容如下:在对现有的孪生网络跟踪方法充分学习的基础上,本文设计了基于注意力机制的目标跟踪算法Da Siam＿NL（Da Siam RPN Non-local Network）,注意力机制可以使卷积神经网络对跟踪目标进行充分的特征提取,使跟踪结果更准确。同时针对孪生网络跟踪方法使用初始帧计算模板不足以应对由于遮挡、光照及变形等引起的目标外观变化的问题,本文基于Da Siam＿NL方法提出了Da Siam＿NL+（Updated Da Siam RPN Non-local Network）,在Da Siam＿NL的基础上增加了自适应模板更新策略。在上述有效改进的基础上,针对目标跟踪过程中帧间信息能力的不足,在Da Siam＿NL+的基础上提出了利用相邻帧间丰富的运动信息进行定位的方法Flow＿Da Siam＿NL+（Optical Flow Tracking Based Updated Da Siam RPN Non-local Network）,提取两帧之间的光流信息对目标信息加以补充,预测目标位置,提高了算法的鲁棒性。实验表明,本文所提算法在OTB100、VOT2018及VOT2016等公开数据集上均有效提升了目标跟踪的准确性。Flow＿Da Siam＿NL+在OTB100中选取的代表性图像序列上精度为0.866,成功率为0.662,相比改进之前的算法分别提高了约0.15和0.11。最后,基于对跟踪框架的上述三点改进优化,本文设计了并实现了一套基于自适应更新的光流目标跟踪算法的系统。用户可以使用该系统进行目标跟踪测试。系统的运行结果验证了本文算法的实时性和鲁棒性,展示了本文算法的实用意义。
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