【摘 要】
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目标跟踪任务是计算机视觉一个重要的研究方向,在自动驾驶、辅助机器人和视频监控等领域有广泛应用。长时目标跟踪任务具有目标外观变化、目标消失等复杂场景属性,如何在保证模型不退化的前提下,利用自适应机制在线更新建模以适应目标外观变化,是该任务的一个难点问题。本文首先对长时目标跟踪的发展历史和研究现状进行了有关介绍,并对一些经典的自适应机制进行了详细地分析。随后针对现有自适应机制无法同时引入分类任务、回归
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目标跟踪任务是计算机视觉一个重要的研究方向,在自动驾驶、辅助机器人和视频监控等领域有广泛应用。长时目标跟踪任务具有目标外观变化、目标消失等复杂场景属性,如何在保证模型不退化的前提下,利用自适应机制在线更新建模以适应目标外观变化,是该任务的一个难点问题。本文首先对长时目标跟踪的发展历史和研究现状进行了有关介绍,并对一些经典的自适应机制进行了详细地分析。随后针对现有自适应机制无法同时引入分类任务、回归任务、分割任务,以及由于低质量样本带来的模型退化问题,本文提出了相关改进,主要工作如下:1.针对传统相关滤波跟踪算法无法快速适应目标外观、尺寸变化的问题,本文提出一种基于在线学习的分类回归网络:该网络采用全卷积结构搭建,在跟踪过程中收集样本特征在线训练分类分支与回归分支,同时引入基于级联GRU模块的样本过滤器,利用上下文信息监督样本收集过程,保证双分支在线学习的稳定性。2.针对联合跟踪与分割的算法,遇到目标外观变化时分割不准确的问题,本文指出主要原因在于基于匹配的分割方法仅以第一帧信息作为模板,无法有效利用上下文信息。为了解决这一问题,本文提出一种基于记忆网络的长时分割跟踪器:该跟踪器在跟踪过程中收集关键帧的特征与分割结果,利用Partial Cost Volume衡量当前帧特征与历史帧特征的相似度,提取前景-背景特征与模板融合,在不进行额外训练的前提下提高分割的在线自适应能力。同时基于级联GRU模块的样本过滤器监督样本收集过程,保证跟踪模型与分割模型的鲁棒性。工程应用方面,本文对无人机自动跟拍功能展开研究与实践,将本文提出的跟踪算法部署于轻量级嵌入式设备Jetson Nano开发板,结合SSH远程指令环境实现用户与无人机的设定与交互,并基于UAV123数据集设计了无人机自动跟拍视觉算法的模拟实验。
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