公开(公告)号：CN111899283A

公开(公告)日：2020-11-06

申请号：CN202010753190.X

申请日：2020-07-30

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 孟宇 ,  邓在旭 ,  沈伾伾 ,  焦志宝 ,  许焱

IPC: G06T7/246 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种视频目标跟踪方法，属于计算机视觉领域。所述方法包括：将目标图像和搜索图像同时输入层级相关性孪生网络进行特征提取，得到不同卷积层提取的卷积特征，对同一层卷积层提取的目标图像和搜索图像的卷积特征进行相关性度量，将每层的相关性通过层级拼接产生层级相关性；将层级相关性中跟踪响应最高的搜索图像的位置作为跟踪目标在搜索图像的中心位置；根据跟踪目标在搜索图像的中心位置和独立的尺度因子，确定跟踪目标在搜索图像中的位置。采用本发明，能够精确的对任意目标进行跟踪。

公开(公告)号：CN111899283B

公开(公告)日：2023-10-17

申请号：CN202010753190.X

申请日：2020-07-30

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 孟宇 ,  邓在旭 ,  沈伾伾 ,  焦志宝 ,  许焱

IPC: G06T7/246 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种视频目标跟踪方法，属于计算机视觉领域。所述方法包括：将目标图像和搜索图像同时输入层级相关性孪生网络进行特征提取，得到不同卷积层提取的卷积特征，对同一层卷积层提取的目标图像和搜索图像的卷积特征进行相关性度量，将每层的相关性通过层级拼接产生层级相关性；将层级相关性中跟踪响应最高的搜索图像的位置作为跟踪目标在搜索图像的中心位置；根据跟踪目标在搜索图像的中心位置和独立的尺度因子，确定跟踪目标在搜索图像中的位置。采用本发明，能够精确的对任意目标进行跟踪。