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申请/专利权人：集美大学
摘要：本发明涉及一种海面目标动作跟踪方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：采集海面目标视频组成训练集；构建动作跟踪模型，通过训练集对动作跟踪模型进行训练；动作跟踪模型的网络结构包括两个分支神经网络和一个全连接网络，将海面目标视频的待跟踪视频帧对应的对照模板和感兴趣区域各输入一个分支神经网络后，得到对照模板的卷积特征和感兴趣区域的卷积特征，将对照模板的卷积特征和感兴趣区域的卷积特征均转换为一维向量后，与初始锚框进行拼接，将拼接结果输入全连接网络后，得到初始锚框应进行的动作；通过训练后的动作跟踪模型对海面目标视频中的海面目标的动作进行跟踪。本发明在海面目标跟踪任务上可以取得更好的成果。
主权项：1.一种海面目标动作跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集海面目标视频，并对其中的视频帧进行锚框标注，将标注后的海面目标视频组成训练集；S2：构建动作跟踪模型，通过训练集对动作跟踪模型进行训练；动作跟踪模型的网络结构包括两个分支神经网络和一个全连接网络，将海面目标视频的待跟踪视频帧对应的对照模板和感兴趣区域各输入一个分支神经网络后，得到对照模板的卷积特征和感兴趣区域的卷积特征，将对照模板的卷积特征和感兴趣区域的卷积特征均转换为一维向量后，与初始锚框进行拼接，将拼接结果输入全连接网络后，得到初始锚框应进行的动作；两个分支神经网络均包括5层卷积层和3层池化层，全连接网络包括3层全连接层；模型训练过程中训练数据的获取过程包括：S211：从训练集中随机读取视频，并随机选择用于训练的视频帧t1；S212：获取视频帧t1对应的对照模板、感兴趣区域和初始锚框；S213：对对照模板和感兴趣区域的尺寸进行格式统一；S214：对输入图像进行归一化和标准化；S215：根据视频帧t1的标注数据和初始锚框获取初始锚框对应的标注动作；S3：通过训练后的动作跟踪模型对海面目标视频中的海面目标的动作进行跟踪。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 集美大学 一种海面目标动作跟踪方法、终端设备及存储介质
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