目標(biāo)物智能跟蹤與分割融合算法及其在變電站視頻監(jiān)控中的應(yīng)用
發(fā)布時間:2023-07-30 18:10
針對變電站智能視頻監(jiān)控的多樣化需求,提出一種基于孿生網(wǎng)絡(luò)Siam RPN框架的目標(biāo)跟蹤與分割的融合算法,可以同時完成人員、工程車輛、入侵異物等多種目標(biāo)的跟蹤與分割,準(zhǔn)確度高且實時性好。該算法在SiamRPN算法基礎(chǔ)上,設(shè)計高效的分割分支用于得到跟蹤目標(biāo)的精細掩膜,并且提出一種掩膜質(zhì)量評判方法,利用分割的結(jié)果進一步提升目標(biāo)跟蹤的精度。此外,該文采用在線模板更新的策略,使得該算法對于長視頻更具魯棒性。該算法不僅在變電站的視頻監(jiān)控中表現(xiàn)出了很高的準(zhǔn)確率和魯棒性,而且在目標(biāo)跟蹤最權(quán)威的數(shù)據(jù)集VOT2018上取得較好的分析結(jié)果。
【文章頁數(shù)】:10 頁
【文章目錄】:
0 引言
1 算法框架
1.1 孿生區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)算法回顧
1.2 目標(biāo)分割分支
1.3 質(zhì)量評價策略
1.4 模板在線更新
2 公開數(shù)據(jù)集訓(xùn)練以及表現(xiàn)
2.1 孿生區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
2.2 分割分支訓(xùn)練
2.3 VOT結(jié)果分析
3 在變電站監(jiān)控中的應(yīng)用
3.1 變電站視頻的針對性數(shù)據(jù)擴充
3.2 針對遮擋情況的自適應(yīng)策略
3.3 變電站人員視頻監(jiān)控驗證結(jié)果
4 結(jié)論
本文編號:3837934
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0 引言
1 算法框架
1.1 孿生區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)算法回顧
1.2 目標(biāo)分割分支
1.3 質(zhì)量評價策略
1.4 模板在線更新
2 公開數(shù)據(jù)集訓(xùn)練以及表現(xiàn)
2.1 孿生區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
2.2 分割分支訓(xùn)練
2.3 VOT結(jié)果分析
3 在變電站監(jiān)控中的應(yīng)用
3.1 變電站視頻的針對性數(shù)據(jù)擴充
3.2 針對遮擋情況的自適應(yīng)策略
3.3 變電站人員視頻監(jiān)控驗證結(jié)果
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