公开(公告)号：CN113837296B

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202111144930.0

申请日：2021-09-28

Applicant: 安徽大学

Inventor： 汤进 ,  朱立顺 ,  李成龙

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于两阶段融合结构搜索的RGBT视觉跟踪方法及系统，属于计算机视觉技术领域，解决如何为基于鲁棒实例表示的RGBT跟踪找到最佳的融合网络结构，从而进一步提高跟踪性能的问题，本发明的技术方案在离线搜索阶段，为了提取对光照变化、运动模糊和尺度变化等各种挑战具有鲁棒性的共享特征表示，引入了多域学习框架来离线搜索通用融合空间中的融合网络结构。在线跟踪阶段，从实例感知的融合空间中，在线搜索每个视频序列的融合结构以应对特定于实例的挑战；这种两阶段搜索算法可以动态更新视频融合策略，从而为基于鲁棒实例表示的RGBT跟踪找到合适的融合网络结构，进一步提高跟踪性能。

公开(公告)号：CN113837296A

公开(公告)日：2021-12-24

申请号：CN202111144930.0

申请日：2021-09-28

Applicant: 安徽大学

Inventor： 汤进 ,  朱立顺 ,  李成龙

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于两阶段融合结构搜索的RGBT视觉跟踪方法及系统，属于计算机视觉技术领域，解决如何为基于鲁棒实例表示的RGBT跟踪找到最佳的融合网络结构，从而进一步提高跟踪性能的问题，本发明的技术方案在离线搜索阶段，为了提取对光照变化、运动模糊和尺度变化等各种挑战具有鲁棒性的共享特征表示，引入了多域学习框架来离线搜索通用融合空间中的融合网络结构。在线跟踪阶段，从实例感知的融合空间中，在线搜索每个视频序列的融合结构以应对特定于实例的挑战；这种两阶段搜索算法可以动态更新视频融合策略，从而为基于鲁棒实例表示的RGBT跟踪找到合适的融合网络结构，进一步提高跟踪性能。