级联特征融合孪生网络目标跟踪算法研究

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在光照变化、遮挡、背景相似、变形等复杂情况下,目标跟踪过程中难以精确地提取丰富的特征信息,容易导致目标跟踪出现漂移或者跟踪丢失。由于多层神经网络的浅层特征具有高分辨率,适合于目标定位;深层特征具有丰富的语义信息,适合于目标分类。本文充分利用这一优势,提出了一种级联特征融合的孪生网络目标跟踪算法。首先,对ResNet-50网络进行改进,在减少模型参数和计算量的同时提高跟踪速度;其次,采用级联特征融合策略将ResNet-50最后一阶段的3层特征进行逐级级联融合,进行目标深层语义信息和浅层空间信息的有效提
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为了提高无线电磁波透视技术在复杂地质环境条件下的探测能力,并且提高该方法的探测准确性,确保煤矿工作面回采施工的安全高效.研究了复杂地质条件下无线电磁波透视在矿井巷道发射及接收时,巷道地形、地质条件、金属体等干扰因素对发射与接收电磁场信号的影响.分析了无线电磁波透视在复杂地质条件下的精细化计算方法.通过分析认为,由于无线电磁波透视探测结果受发射场源信号以及接收信号共同决定.对发射场源信号进行了理论分
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