【摘 要】
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在计算机视觉领域中,目标跟踪是最具挑战性的研究课题之一.目标跟踪旨在通过视频帧中感兴趣目标的初始状态以预估其在后续帧中的运动轨迹,完成对指定目标的识别、定位和跟踪.目标跟踪技术在工作与生活中扮演着极其重要的角色,应用也非常广泛.基于孪生全卷积网络的跟踪方法因其优异的性能成为目标跟踪的重要方法之一.但是基于RPN 的孪生网络在进行目标区域预测时缺失定位置信度.
【机 构】
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永贵能源开发有限责任公司新田煤矿;中国矿业大学信息与控制工程学院;永贵能源开发有限责任公司新田煤矿机电部
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在计算机视觉领域中,目标跟踪是最具挑战性的研究课题之一.目标跟踪旨在通过视频帧中感兴趣目标的初始状态以预估其在后续帧中的运动轨迹,完成对指定目标的识别、定位和跟踪.目标跟踪技术在工作与生活中扮演着极其重要的角色,应用也非常广泛.基于孪生全卷积网络的跟踪方法因其优异的性能成为目标跟踪的重要方法之一.但是基于RPN 的孪生网络在进行目标区域预测时缺失定位置信度.
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