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申请/专利权人：北京工业大学
摘要：本发明公开了一种基于孪生网络的无锚框红外船多目标视频跟踪方法及系统，包括相邻两帧图像输入孪生网络的两个分支中，生成多尺度特征图；后输入层级解耦网络中，生成用于检测任务的多尺度特征图和用于身份重识别任务的多尺度特征图；接着输入特征重构网络，生成用于检测任务的特征图和用于身份重识别任务的特征图；然后输入身份重识别网络中，生成目标身份嵌入向量；将红外多目标跟踪数据集划分为训练集和测试集，并将训练集依次输入至孪生网络、层级解耦网络、特征重构网络和身份重识别网络进行训练学习，获得训练好模型；将测试集数值至训练好模型中，得到预测轨迹；本发明通过层级解耦和动态分配提取准确、鲁棒的外观特征，从而提高跟踪的准确度。
主权项：1.一种基于孪生网络的无锚框红外船多目标视频跟踪方法，其特征在于，包括：将一段视频序列中相邻的两帧图像分别输入至孪生网络的两个分支中，生成两组多尺度特征图；将所述两组多尺度特征图输入至同一个层级解耦网络中，生成用于检测任务的多尺度特征图和用于身份重识别任务的多尺度特征图；将所述用于检测任务的多尺度特征图和所述用于身份重识别任务的多尺度特征图输入至特征重构网络，生成用于检测任务的特征图和用于身份重识别任务的特征图；将所述用于身份重识别任务的特征图输入至身份重识别网络中，生成目标身份嵌入向量；将红外多目标跟踪数据集划分为训练集和测试集，并将所述训练集依次输入至所述孪生网络、所述层级解耦网络、特征重构网络和身份重识别网络进行训练学习，获得训练好模型；将所述测试集数值至所述训练好模型中，得到预测轨迹。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 一种基于孪生网络的无锚框红外船多目标视频跟踪方法及系统
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