公开(公告)号：CN119919457A

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202510412123.4

申请日：2025-04-02

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 朱虎 ,  黄一帆 ,  徐国夏 ,  邓丽珍

IPC: G06T7/246 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06N5/04 ,  G06V10/44 ,  G06V10/62

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习分层视频注意力的单目标跟踪方法，包括：读取数据集得到原始视频数据和每帧中目标坐标、目标遮挡比例；利用目标遮挡比例筛选出基准帧，构建以基准帧为第一帧的初始视频序列和初始坐标真值序列；对初始坐标真值序列进行坐标扰动，利用扰动后的坐标对初始视频序列进行裁剪得到裁剪视频序列；对裁剪视频序列和裁剪坐标真值序列进行数据增强得到增强视频序列和增强坐标真值序列；利用增强视频序列和增强坐标真值序列对分层帧间滑动窗口因果注意力网络模型进行训练；利用训练完成分层帧间滑动窗口因果注意力网络模型进行自回归目标跟踪。本发明能够在视频遮挡、模糊、抖动的条件下对目标进行高效、准确的跟踪。