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申请/专利权人：电子科技大学长三角研究院(湖州)
摘要：本发明公开基于时空区域建议和动态度量记忆网络的长期目标跟踪方法，以解决现有跟踪方法无法有效应对目标丢失后恢复跟踪的问题。其步骤为：首先跟踪器在搜索区域内，通过交互利用目标在时间和空间两个维度的信息进行区域建议，生成一些面向目标对象的高质量的候选区域，然后利用记忆网络判断推理出最优候选作为预测结果。根据该结果判断目标是否丢失，进行全局局部搜索策略的转换，同时对跟踪结果进行度量判断动态的更新记忆内容以模拟目标的长期外观。本发明将区域建议和记忆网络相结合能够适应目标不确定性运动等跟踪问题，实现长期跟踪。
主权项：1.基于时空区域建议和动态度量记忆网络的长期目标运动跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、根据初始帧给定的目标的位置信息，初始化动态度量记忆网络，MobileNetV2主干网络提取首帧模板和短时记忆模板目标特征信息并进行线性融合，将线性融合后的特征经过空间注意进行特征增强；S2、根据上一帧跟踪的目标位置，截取以目标为中心的搜索区域图像，将搜索区域输入到MobileNetV2主干网络提取搜索区域特征，将增强后的模板特征与搜索区域特征共同送入区域建议网络生成候选建议；S3、通过动态度量记忆网络推理出最优候选，得到目标位置；判断当前跟踪结果是否小于设定阈值，若是，将局部跟踪器的预测结果作为当前帧的跟踪结果,执行S4；否则，执行S5；S4、对跟踪结果进行度量判断，决定对S1中动态度量记忆网络的记忆内容以及模板目标特征进行更新；返回S2，进行下一帧的跟踪；S5、对目标进行全局搜索，在整张图像上执行S2，进行对丢失目标的重定位。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学长三角研究院(湖州) 基于时空区域建议和动态度量记忆网络的长期目标运动跟踪方法
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