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题名基于卷积特征深度融合的海上目标跟踪算法
被引量：1
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作者
张永梅
吕卫丰
马健喆
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机构
北方工业大学计算机学院
北京华龙通科技有限公司
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第1期258-264,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61371143)
北方工业大学2018年教育教学改革和课程建设研究基金项目(18XN009-002)
+1 种基金
教育部高等教育司产学合作协同育人基金项目(201801121002)
北方工业大学计算机科学与技术优势学科基金项目(217051360018XN044)
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文摘
针对海上复杂环境下深度学习方法跟踪速度慢和尺度变化问题,以及现有跟踪算法仅使用单层深度特征或手动融合多层特征的问题,提出一种基于卷积神经网络特征深度融合的多尺度相关滤波海上目标跟踪算法。以VGG-NET-16深度模型为基础,加入多层特征融合结构,实现深度卷积融合网络,用于特征提取,通过相关滤波算法构建定位滤波器,确定目标的中心位置,通过多尺度采样构建尺度滤波器,实现对目标的判断。实验结果表明,该算法可对海上移动目标实现多尺度的有效跟踪。
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关键词
目标跟踪
深度学习
相关滤波
卷积融合
尺度估计
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Keywords
target tracking
deep learning
correlation filter
convolution fusion
scale estimation
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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