[发明专利]基于特征级和决策级融合的双模态目标跟踪方法有效
| 申请号： | 202111499743.4 | 申请日： | 2021-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN113920171B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 何丰郴;柏连发;陈霄宇;韩静;张权;魏驰恒;张靖远 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06V10/44;G06V10/75;G06V10/80;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏创专利代理事务所(普通合伙) 32273 | 代理人： | 张学彪 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 发明涉及一种基于特征级和决策级融合的双模态目标跟踪算法，包括构建SiamDL双级融合注意网络结构；获取模板图像；获取搜索区域图像；提取图像深度特征；对多域的深度特征进行交互；对交互后的特征进行分类约束；对分类结果进行调制；特征融合；调制融合特征；分类回归。本发明通过引入双层融合注意机制，提出了一种双级平衡模块，它可以利用决策级和特征级的信息更合理地平衡两种模式的权重比；引入跨域孪生注意机制，提出一个多域感知模块，能够自适应地更新模板特征，利用模式域和时域丰富的上下文信息，提高网络的特征表示能力，实现了高速运转和优异的跟踪结果，提升了跟踪器应对复杂场景的能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 决策 融合 双模 目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
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