公开(公告)号：CN117237416A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311359381.8

申请日：2023-10-18

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 张焕龙 ,  赵彦春 ,  王攀云 ,  沈冯立 ,  李福生 ,  智鹏鹏 ,  付伟强 ,  杨向博

IPC: G06T7/246 ,  G06V10/74 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于目标跟踪技术领域，公开了一种基于信用分配网络的单目标跟踪方法及系统，用于改善因低质量的跟踪结果导致记忆样本被污染的问题。本发明首先设计了一个利用引导聚焦损失函数在线更新的信用分配网络，其通过学习目标对象的特征为跟踪结果生成信用评分，确保更新可靠的样本以存储在记忆池中；然后，为了更好地适应跟踪过程中的目标外观变化，我们提出了一种新的记忆选择策略来收集跟踪过程中高质量的跟踪结果作为记忆样本，进一步增强了记忆池的可靠性和适应性。本发明利用引导聚焦损失函数在线更新信用分配网络，使其更好的区分目标和背景信息，从而为记忆池选择更可靠的记忆样本，提升跟踪结果的鲁棒性。

公开(公告)号：CN115908480A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211238582.8

申请日：2022-10-11

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 赵彦春 ,  张焕龙 ,  马宗浩 ,  付伟强 ,  王攀云 ,  王勇 ,  沈冯立

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/194 ,  G06T7/254 ,  G06V10/75

Abstract: 本发明公开了一种基于收缩增强损失函数的多视图置信度感知跟踪方法，属于目标跟踪技术领域，用于解决传统孪生跟踪算法很少考虑模板中相似目标背景难以区分，导致的跟踪结果不准确问题。本发明首先设计了一个收缩增强损失函数，通过在回归学习训练时收缩简单背景负样本的影响，增大困难背景负样本的贡献，平衡训练样本，最终挑选对目标更敏感的通道特征；同时，为进一步增强置信度图可靠性，构造了一种多视图置信度感知方法。本发明通过多视图置信度指南将模板、前景和背景的响应图进行整合，突出目标特征，抑制背景干扰，从而获得更具判别力的目标响应图，提升跟踪结果的鲁棒性。

公开(公告)号：CN115830071A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211544341.6

申请日：2022-12-04

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 张焕龙 ,  赵彦春 ,  王攀云 ,  丁亮 ,  高淼 ,  杨光露 ,  李福生 ,  朱林威 ,  齐锐

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/73 ,  G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应权值模板更新的空间‑语义感知注意跟踪方法，属于目标跟踪技术领域，用于解决传统基于分类‑回归的跟踪算法难以处理目标持续外观变化的问题。本发明首先建立了一个空间‑语义感知注意模型，利用具有损失函数的单卷积注意网络在线识别目标特征图上的不同区域和通道对目标表示的重要性，然后通过在空间和通道维度上增加相应权重来强化特征图上的特定区域和语义信息；其次，为了更好地适应目标外观变化，我们提出了一种新的模板更新策略来自适应调整跟踪结果对新模板的贡献权重，进一步增强了模板的可靠性。本发明通过空间‑语义感知注意模型突出目标特征，同时抑制背景信息，从而获得更具判别力的目标外观模型，提升跟踪结果的鲁棒性。