[发明专利]一种基于相关滤波与孪生卷积网络融合的目标跟踪方法有效
| 申请号： | 201810342324.1 | 申请日： | 2018-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN108665485B | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 邹腊梅;李鹏;罗鸣;金留嘉;杨卫东;李晓光;熊紫华 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/262 | 分类号： | G06T7/262;G06N3/04;G06T7/269 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 李智;曹葆青 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于相关滤波与孪生卷积网络融合的目标跟踪方法，包括：利用第一卷积网络提取已知目标位置的第(t‑1)帧图像的目标特征图，利用第二卷积网络提取第t帧图像的搜索特征图；对第(t‑1)帧图像的目标特征图进行快速傅里叶变换得到第(t‑1)帧图像的目标区域，对第t帧图像的搜索特征图进行相关滤波得到第t帧图像的搜索区域，计算第t帧图像的搜索区域和第(t‑1)帧图像的目标区域之间的互相关性，得到第t帧图像的目标得分图，根据第t帧图像的目标得分图得到第t帧图像的目标位置；进而得到视频序列中每一帧图像的目标位置，实现对视频序列的目标跟踪。本发明可以克服光照，遮挡，姿态和尺度的影响进行实时目标跟踪。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 相关 滤波 孪生 卷积 网络 融合 目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于相关滤波与孪生卷积网络融合的目标跟踪方法，其特征在于，所述孪生卷积网络为2个完全相同的第一卷积网络和第二卷积网络，所述目标跟踪方法包括：(1)利用第一卷积网络提取已知目标位置的第(t‑1)帧图像的目标特征图，利用第二卷积网络提取第t帧图像的搜索特征图；(2)对第(t‑1)帧图像的目标特征图进行快速傅里叶变换得到第(t‑1)帧图像的目标区域，对第t帧图像的搜索特征图进行相关滤波得到第t帧图像的搜索区域，计算第t帧图像的搜索区域和第(t‑1)帧图像的目标区域之间的互相关性，得到第t帧图像的目标得分图，根据第t帧图像的目标得分图得到第t帧图像的目标位置；其中，t≥2，当t为2时，对视频序列中的第1帧图像进行标定，执行步骤(1)‑(2)得到第2帧图像的目标位置，当t为3时，执行步骤(1)‑(2)得到第3帧图像的目标位置，以此类推，得到视频序列中每一帧图像的目标位置，实现对视频序列的目标跟踪。
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