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申请/专利权人：南京新越阳科技有限公司
摘要：本发明涉及目标跟踪技术领域，具体地说，涉及一种基于深度学习的目标跟踪方法，包括如下步骤：S1、获取目标视频；S2、输入图像；S3、图像预处理；S4、设定跟踪目标，分别得到第一帧图像和第N‑1帧图像的模板特征图和搜寻特征图；S5、将得到的模板特征图和搜寻特征图增强特征；S6、进一步增强搜寻特征图的特征；S7、使用区域提议网络边界框运算；S8、根据置信度更新模板。本发明可以实现对目标跟踪的高速高精度跟踪并且在目标随着时间变化发生形变的同时实时更新跟踪模板，以及在丢失目标后通过锁定机制有效地实现对目标的继续跟踪，且通过注意力机制，提高模型的预测准确性和效率。
主权项：1.一种基于深度学习的目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、使用摄像头获取目标视频；S2、采样目标视频的每一帧图像作为输入图像；S3、图像预处理；S4、设定第一帧图像中的跟踪目标，使用MobileNetV3网络分别得到第一帧图像和第N-1帧图像的模板特征图和搜寻特征图；S5、将得到的模板特征图和搜寻特征图分别使用AxialSelfAttention增强特征；S6、使用CrossAttention进一步增强搜寻特征图的特征；S7、使用区域提议网络边界框运算，得到边界框的回归结果；S8、设定置信度阈值，并根据置信度更新模板。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京新越阳科技有限公司 一种基于深度学习的目标跟踪方法
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