【摘 要】
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随着人工智能的迅速发展,计算机视觉领域的目标跟踪技术已成为一项重要研究课题。尽管目标跟踪的研究有众多学者的投入和研究成果的输出,由于现实场景和应用需求过于复杂,目标跟踪仍是视觉领域中挑战性很高的任务。在许多现实场景中,所需跟踪的目标通常具有形变、被遮挡或相似物体干扰的特点,对目标跟踪算法的性能有很大影响,针对该问题开展了以下研究:(1)将改进后的轻量级网络作为特征提取骨干网络,利用更深层及轻量级的
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随着人工智能的迅速发展,计算机视觉领域的目标跟踪技术已成为一项重要研究课题。尽管目标跟踪的研究有众多学者的投入和研究成果的输出,由于现实场景和应用需求过于复杂,目标跟踪仍是视觉领域中挑战性很高的任务。在许多现实场景中,所需跟踪的目标通常具有形变、被遮挡或相似物体干扰的特点,对目标跟踪算法的性能有很大影响,针对该问题开展了以下研究:(1)将改进后的轻量级网络作为特征提取骨干网络,利用更深层及轻量级的网络去提取到更具有表达能力的特征,同时适用于深度学习在现实环境中的落地应用。实验结果表明,与Siam FC算法相比,本文使用轻量级的特征提取骨干网络,在OTB50和OTB100数据集上,精确率和成功率均有所提高,两个数据集平均精确度和成功率达到75.1%和55.8%;(2)在此基础上,为获得更有利于模型的特征,设计全局通道联合空间注意力模块,对提取的特征进一步操作,增强网络模型的判别能力,强调有利的信息而抑制冗余的信息,使算法能更好地应用于实际场景。同时为了获得更准确的跟踪结果,在相似度得分响应图的生成中,使用不同部分的特征向量做互相关的结果做加权平均,提高模型的性能。本文算法与其他5种不同的算法做性能对比,实验结果表明,本文算法在OTB系列数据集上均表现良好,OTB50和OTB100两个数据集的平均精确度和成功率达到78.5%和58.3%。目标跟踪技术在道路交通安全监控、机器人和人机交互等领域的应用需求越来越多,对科技发展的推进和民用安全的扩展都有重要的研究意义。并且目标跟踪技术也为行为识别和行为分析等更高级别的应用提供研究基础。
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