公开(公告)号：CN113222060A

公开(公告)日：2021-08-06

申请号：CN202110597556.3

申请日：2021-05-31

申请人： 四川轻化工大学

发明人： 熊兴中 ,  曾锌 ,  骆忠强 ,  张琳

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06K9/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于卷积特征和手工特征整合的视觉跟踪方法，其方法为通过VGG19提取目标图像的深度特征，并采用conv3‑4图层、conv4‑4图层和conv5‑4图层分别作为目标图像的三层卷积特征；获取HOG特征、CN特征和灰度特征，并融合成一层手工特征；获取三层卷积特征的傅里叶变换结果、一层手工特征的傅里叶变换结果，基于相关滤波算法计算得到目标图像的目标估计位置，完成视觉跟踪；通过间隔参数选取当前视觉图像中的部分图像帧，将选取的部分图像帧作为新的目标图像，开始更新视觉跟踪。本发明提升了视觉跟踪的精确度和成功率，提升了跟踪器的运行速度。

公开(公告)号：CN115937264A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202210079046.1

申请日：2022-01-24

申请人： 四川轻化工大学

发明人： 熊兴中 ,  张琳 ,  骆忠强 ,  曾锌

IPC分类号： G06T7/277 ,  G06T7/246 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06F17/16

摘要： 本发明公开了一种具有自校正机制的上下文感知目标跟踪方法，涉及视觉目标跟踪技术领域，通过及时对异常跟踪结果进行检测，并采用校正机制调整定位误差，同时通过调整学习因子来更新目标模型，增强了目标模型对于外观变化的适应性，可以防止跟踪过程中发生漂移。提升目标跟踪的准确度和成功率，同时满足实时性要求；本发明提供的一种具有自校正机制的上下文感知目标跟踪方法，保障跟踪器能够及时检测到输出响应的异常状况，并通过自校正机制纠正定位误差后反馈回跟踪系统，解决跟踪过程中的漂移问题，使得跟踪器更准确的定位目标。