一种用于跟踪无人机的双边流语义一致性方法

    公开(公告)号:CN113240708B

    公开(公告)日:2022-03-25

    申请号:CN202110437098.7

    申请日:2021-04-22

    IPC分类号: G06T7/246 G06T7/254

    摘要: 本发明公开了一种用于跟踪无人机的双边流语义一致性方法,采用双边流语义一致性跟踪网络来实现,双边流语义一致性跟踪网络包含特征提取模块、类别级语义调制模块、实例级语义调制模块,其具体步骤包括:构建用于训练和验证无人机跟踪性能的多模态基准数据集;在类别级语义调制阶段的跟踪器中,采用类级别的语义调制来搜索尽可能包含无人机的锚点框,同时联合使用跨视频序列的特征来搜索、筛选并输出包含无人机特征的候选框;最后利用细粒度的实例级功能来优化调整候选框与目标真值框间的差异。本方法融合目标在多模态下的信息并充分利用了目标跨不同视频序列的语义特征,提高了跟踪器的鲁棒性和辨别能力同时不会引入任何额外的推理时间。

    一种用于跟踪无人机的双边流语义一致性方法

    公开(公告)号:CN113240708A

    公开(公告)日:2021-08-10

    申请号:CN202110437098.7

    申请日:2021-04-22

    IPC分类号: G06T7/246 G06T7/254

    摘要: 本发明公开了一种用于跟踪无人机的双边流语义一致性方法,采用双边流语义一致性跟踪网络来实现,双边流语义一致性跟踪网络包含特征提取模块、类别级语义调制模块、实例级语义调制模块,其具体步骤包括:构建用于训练和验证无人机跟踪性能的多模态基准数据集;在类别级语义调制阶段的跟踪器中,采用类级别的语义调制来搜索尽可能包含无人机的锚点框,同时联合使用跨视频序列的特征来搜索、筛选并输出包含无人机特征的候选框;最后利用细粒度的实例级功能来优化调整候选框与目标真值框间的差异。本方法融合目标在多模态下的信息并充分利用了目标跨不同视频序列的语义特征,提高了跟踪器的鲁棒性和辨别能力同时不会引入任何额外的推理时间。