Invention Grant
- Patent Title: 基于自适应特征融合的多尺度滤波目标跟踪方法
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Application No.: CN202110489264.8Application Date: 2021-04-29
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Publication No.: CN113177970BPublication Date: 2022-07-19
- Inventor: 张立国 , 杨曼 , 李枫 , 金梅 , 周思恩 , 刘强 , 李媛媛 , 马子荐 , 张淑清
- Applicant: 燕山大学
- Applicant Address: 河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438号
- Assignee: 燕山大学
- Current Assignee: 燕山大学
- Current Assignee Address: 河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438号
- Agency: 北京孚睿湾知识产权代理事务所
- Agent 孙建
- Main IPC: G06T7/246
- IPC: G06T7/246 ; G06K9/62 ; G06N3/04 ; G06N3/08 ; G06V10/774 ; G06V10/764 ; G06V10/80 ; G06V10/82
Abstract:
本发明提供一种基于自适应特征融合的多尺度滤波目标跟踪方法,涉及目标跟踪技术领域。所述方法包括以下步骤:初始化网络模型,读取视频获取多个图像帧;目标位置预测,首先选取目标周围图像块,提取VGG‑19网络层特征与CN特征,将CN特征广播后与VGG‑19网络conv2‑2层特征直接串联融合,三层特征分别通过分类器进行分类,滤波模型输出响应,最后由粗到细利用经验权重加权融合响应评估目标位置,更新目标滤波器参数。本发明利用VGG19网络的分层特征结合颜色属性CN特征,进行滤波分别输出响应,以最大响应为基准,由粗到细加权融合响应评估目标位置。OPE检测结果表明,在目标变形、光照变化、运动模糊、平面旋转几个方面,方法可靠,精度高。
Public/Granted literature
- CN113177970A 基于自适应特征融合的多尺度滤波目标跟踪方法 Public/Granted day:2021-07-27
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