公开(公告)号：CN119027446A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202310586055.4

申请日：2023-05-23

Applicant: 南京大学

Inventor： 任桐炜 ,  武港山 ,  贝佳 ,  许博约 ,  徐一 ,  侯瑞超

IPC: G06T7/246 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于深浅层特征融合的RGBD目标跟踪方法，通过一个目标跟踪模型实现RGBD目标跟踪，目标跟踪模型包括骨干网络、深浅层特征融合以及目标判别模块，离线训练后用于在线跟踪，并在线更新模型参数。本发明构建深浅层特征融合算法学习鲁棒的特征表达，通过注意力机制提取浅层特征的细节纹理信息与深层特征中的轮廓语义信息，并通过特征重分配模块实现充分融合，使用判别模型寻找目标位置与得分。本发明解决了目前大多数RGBD跟踪方法对双模态特征挖掘不充分、融合不彻底的问题，取得了良好的跟踪效果。