關(guān)聯(lián)動(dòng)態(tài)特征的目標(biāo)自適應(yīng)跟蹤算法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：986 K
標(biāo)簽： 靶場(chǎng)試驗(yàn) 自適應(yīng)跟蹤 門控循環(huán)單元
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文檔介紹：在復(fù)雜的靶場(chǎng)試驗(yàn)場(chǎng)景中，試驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)常常涉及揚(yáng)塵、強(qiáng)光、遮擋等多變的自然環(huán)境。針對(duì)這種情況下快速運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)物體跟蹤，提出了一種關(guān)聯(lián)動(dòng)態(tài)特征的單目標(biāo)跟蹤算法。首先使用門控循環(huán)單元(Gated Recurrent Unit，GRU)提取待跟蹤目標(biāo)的時(shí)序動(dòng)態(tài)特征，獲得候選處理目標(biāo)框集合；然后利用卷積網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network，CNN)提取候選目標(biāo)框的深度卷積特征并確定目標(biāo)位置，同時(shí)分離出背景卷積特征；在跟蹤過(guò)程中，使用分離出的背景卷積特征圖對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)更新，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性與自適應(yīng)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的算法可以對(duì)靶場(chǎng)圖像采集系統(tǒng)中的被試移動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行自適應(yīng)跟蹤，并且在復(fù)雜環(huán)境背景下算法仍能保持優(yōu)異的魯棒性與適應(yīng)性。
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