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结合深度轮廓特征的改进孪生网络跟踪算法
被引量：
3
1
作者
余志超
张瑞红
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期40-49,共10页
针对现有的孪生网络目标跟踪算法存在跟踪漂移的问题,提出了一种结合深度轮廓生成网络的改进孪生网络跟踪模型,以实现复杂背景下对任何目标的稳定检测与跟踪。首先,轮廓检测网络自动获取目标的封闭轮廓信息,并利用泛洪聚类算法获得轮廓...
针对现有的孪生网络目标跟踪算法存在跟踪漂移的问题,提出了一种结合深度轮廓生成网络的改进孪生网络跟踪模型,以实现复杂背景下对任何目标的稳定检测与跟踪。首先,轮廓检测网络自动获取目标的封闭轮廓信息,并利用泛洪聚类算法获得轮廓模板;然后将轮廓模板与搜索区域输入到改进的孪生网络,获得最优跟踪评分值,并自适应地更新轮廓模板。若目标被遮挡或跟踪丢失,则采用检测网络全视场搜索目标,实现全过程稳定跟踪。大量定性及定量仿真试验结果表明,这种改进模型不仅能够提高复杂背景下目标的跟踪性能,还能提升机载系统的反应时间,适合于工程应用。
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关键词
目标跟踪
深度学习
孪生
网络
轮廓检测网络
目标
检测
自适应模板更新
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职称材料
题名
结合深度轮廓特征的改进孪生网络跟踪算法
被引量：
3
1
作者
余志超
张瑞红
机构
黄冈师范学院计算机学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期40-49,共10页
基金
国家自然科学基金(21501061,71603098)
湖北省自然科学基金(2018CFB597)。
文摘
针对现有的孪生网络目标跟踪算法存在跟踪漂移的问题,提出了一种结合深度轮廓生成网络的改进孪生网络跟踪模型,以实现复杂背景下对任何目标的稳定检测与跟踪。首先,轮廓检测网络自动获取目标的封闭轮廓信息,并利用泛洪聚类算法获得轮廓模板;然后将轮廓模板与搜索区域输入到改进的孪生网络,获得最优跟踪评分值,并自适应地更新轮廓模板。若目标被遮挡或跟踪丢失,则采用检测网络全视场搜索目标,实现全过程稳定跟踪。大量定性及定量仿真试验结果表明,这种改进模型不仅能够提高复杂背景下目标的跟踪性能,还能提升机载系统的反应时间,适合于工程应用。
关键词
目标跟踪
深度学习
孪生
网络
轮廓检测网络
目标
检测
自适应模板更新
Keywords
object tracking
deep learning
Siamese network
contour detection network
object detection
adaptive template updating
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN219 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合深度轮廓特征的改进孪生网络跟踪算法
余志超
张瑞红
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
3
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职称材料
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