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      一種基于模態(tài)感知特征學(xué)習(xí)的RGBT目標(biāo)跟蹤方法

      文檔序號(hào):40238407發(fā)布日期:2024-12-06 17:02閱讀:來(lái)源:國(guó)知局

      技術(shù)特征:

      1.一種基于模態(tài)感知特征學(xué)習(xí)的rgbt目標(biāo)跟蹤方法,其特征是構(gòu)建目標(biāo)跟蹤模型用于rgbt目標(biāo)跟蹤任務(wù),包括以下步驟:

      2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模態(tài)感知特征學(xué)習(xí)的rgbt目標(biāo)跟蹤方法,其特征是步驟s2.3中,用通道聚合與分發(fā)機(jī)制實(shí)現(xiàn)通道特征增強(qiáng),具體如下:

      3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模態(tài)感知特征學(xué)習(xí)的rgbt目標(biāo)跟蹤方法,其特征是步驟s2.3中,空間特征相似度感知采用空間相似度計(jì)算機(jī)制,通過(guò)相似性學(xué)習(xí)來(lái)產(chǎn)生感知實(shí)例的殘差,具體如下:

      4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模態(tài)感知特征學(xué)習(xí)的rgbt目標(biāo)跟蹤方法,其特征是步驟s2.6中,通過(guò)約束損失實(shí)現(xiàn)三分支相互關(guān)聯(lián),具體如下:

      5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模態(tài)感知特征學(xué)習(xí)的rgbt目標(biāo)跟蹤方法,其特征是步驟s4.2中更新策略為:根據(jù)三分支預(yù)測(cè)頭輸出的置信度得分,將目標(biāo)跟蹤狀態(tài)分為穩(wěn)態(tài)、暫穩(wěn)態(tài)和非穩(wěn)態(tài),穩(wěn)態(tài)定義為m個(gè)連續(xù)幀的置信度評(píng)分大于0.9的狀態(tài),一旦達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài),將當(dāng)前目標(biāo)模板更新取代初始目標(biāo)模板;如果置信度分?jǐn)?shù)在0.7~0.9之間,則認(rèn)為跟蹤器處于暫穩(wěn)態(tài),目標(biāo)模板在此時(shí)間段內(nèi)保持不變;如果置信度小于0.7且累計(jì)達(dá)到n次,則跟蹤器處于非穩(wěn)態(tài),當(dāng)前目標(biāo)模板重置為第一幀的初始目標(biāo)模板。


      技術(shù)總結(jié)
      一種基于模態(tài)感知特征學(xué)習(xí)的RGBT目標(biāo)跟蹤方法,構(gòu)建目標(biāo)跟蹤模型用于RGBT目標(biāo)跟蹤任務(wù),目標(biāo)跟蹤模型包括特征提取模塊、模態(tài)感知模塊、Transformer融合模塊、三分支預(yù)測(cè)頭以及模板更新模塊;訓(xùn)練采用遷移學(xué)習(xí)策略。本發(fā)明的模態(tài)感知模塊結(jié)合通道特征的聚合和分發(fā)機(jī)制以及空間特征的相似性感知機(jī)制,充分挖掘多模態(tài)判別特征;Transformer融合模塊用于融合模板與搜索區(qū)域的特征,采用混合注意力有效捕獲全局依賴關(guān)系以增強(qiáng)實(shí)例表示;三分支預(yù)測(cè)頭結(jié)合相互約束損失函數(shù),提升目標(biāo)定位精度;模板更新模塊用于目標(biāo)模板的優(yōu)化,緩解了尺度變化、背景干擾、部分遮擋等挑戰(zhàn)因素的影響,進(jìn)一步提升目標(biāo)跟蹤的穩(wěn)定性。

      技術(shù)研發(fā)人員:任桐煒,武港山,侯瑞超,許博約
      受保護(hù)的技術(shù)使用者:南京大學(xué)
      技術(shù)研發(fā)日:
      技術(shù)公布日:2024/12/5
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