[发明专利]一种基于多尺度特征融合的孪生网络小目标跟踪方法在审
| 申请号： | 202110111717.3 | 申请日： | 2021-01-27 |
| 公开（公告）号： | CN112785626A | 公开（公告）日： | 2021-05-11 |
| 发明（设计）人： | 涂铮铮;朱庆文;李成龙;汤进;罗斌 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06T7/73;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京华恒专利代理事务所(普通合伙) 32335 | 代理人： | 宋方园 |
| 地址： | 230601 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于多尺度特征融合的孪生网络小目标跟踪方法，多尺度融合特征模块以及优化的孪生神经网络全面考虑到深度神经网络结构中低层有利于目标的精确位置，高层可以捕获目标的语义信息的优势，通过不同层次的有效融合，充分利用底层信息避免了深层网络的卷积操作会将小目标的信息抛弃的问题，解决了跟踪过程中的小目标挑战，从而实现了良好的跟踪效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 特征 融合 孪生 网络 目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
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