【摘要】：本文所提算法是一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與時空上下文結合的目標跟蹤算法。將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法融入時空上下文算法框架下,使得跟蹤系統(tǒng)整體的魯棒性有顯著提高。引入Kalman濾波來處理目標被嚴重遮擋時,跟蹤框容易漂移的問題。此外,整個跟蹤系統(tǒng)采取由粗到精的雙重目標位置定位方式,由時空上下文算法實現(xiàn)目標初定位,由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行目標位置的精確定位。經(jīng)實驗驗證,算法不僅穩(wěn)定性和魯棒性較好,而且實時性的條件也基本滿足。
[Abstract]:The algorithm proposed in this paper is a target tracking algorithm combining convolution neural network and temporal and spatial context. The algorithm of convolution neural network is integrated into the framework of spatio-temporal context algorithm to improve the robustness of the tracking system as a whole. Kalman filter is introduced to deal with the problem that the tracking frame is easy to drift when the target is heavily occluded. In addition, the whole tracking system adopts a coarse to fine dual target location method. The target initial location is realized by spatio-temporal context algorithm, and the target location is accurately located by convolution neural network. Experimental results show that the algorithm not only has good stability and robustness, but also meets the requirements of real-time.
【作者單位】： 空軍航空大學航空航天情報系;
【分類號】：TP183;TP391.41

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