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[發明專利]一種基于FPN神經網絡的目標跟蹤方法有效

專利信息
申請號: 201810329415.1 申請日: 2018-04-13
公開(公告)號: CN108830878B 公開(公告)日: 2021-02-23
發明(設計)人: 羅均;高建燾;李小毛;謝少榮;彭艷 申請(專利權)人: 上海大學
主分類號: G06T7/20 分類號: G06T7/20;G06N3/08
代理公司: 上海上大專利事務所(普通合伙) 31205 代理人: 陸聰明
地址: 200444*** 國省代碼: 上海;31
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 fpn 神經網絡 目標 跟蹤 方法
【權利要求書】:

1.一種基于FPN神經網絡的目標跟蹤方法,其特征在于,具體步驟包括:

步驟一、對于第一幀圖像t=1,跟蹤任務給予的第一幀跟蹤目標的中心位置(xt,yt)以及跟蹤目標區域大小信息(lt,ht),對跟蹤目標區域進行一定比例的擴大(lp,t,hp,t)=α(lt,ht),根據目標中心位置(xt,yt)以及擴大后的跟蹤目標區域大小(lp,t,hp,t)在該幀圖像中進行采樣,得到訓練樣本;其中xt為跟蹤目標中心位置的橫坐標,yt為跟蹤目標中心位置的縱坐標,lt為原跟蹤目標區域的長度,ht為原跟蹤目標區域的寬度,α為擴大比率,lp,t為擴大后跟蹤目標區域的長度,hp,t為擴大后跟蹤目標區域的寬度;

步驟二、對于在第一幀圖像中采樣得到的訓練樣本T,將其輸入到FPN神經網絡中,提取出FPN神經網絡中的P2層的特征其中T表示訓練樣本,ZT表示FPN神經網絡中通道數為n的P2層特征,表示FPN神經網絡中的P2層的特征ZT中第n維特征;

步驟三、將訓練樣本T經過FPN神經網絡后提取得到的P2層的特征用于相關濾波器參數的計算;

步驟四、對于下一幀圖像t+1,根據上一幀跟蹤目標中心位置(xt,yt)以及擴大后的跟蹤目標區域大小(lp,t,hp,t),對上一幀擴大后的跟蹤目標區域(lp,t,hp,t)進行多尺度縮放,得到多種候選區域大小{(lp,t+1,hp,t+1)}={β(lp,t,hp,t)},其中β為縮放尺度,β={0.985,0.99,0.995,1,1.005,1.01,1.015},而后,根據上一幀跟蹤目標中心位置(xt,yt)和多種候選區域大小{(lp,t+1,hp,t+1)}={β(lp,t,hp,t)},對該幀圖像進行采樣得到候選樣本集X=(X1X2…X7);

步驟五、對于采樣得到的候選樣本集X,將其輸入到FPN神經網絡中,提取出FPN神經網絡中的P2層的特征其中表示第一個候選樣本X1輸入到FPN神經網絡中提出得到通道數為n的P2層特征,即

步驟六、將候選樣本集每個候選樣本經過FPN神經網絡后提取得到的P2層的特征ZX,用于響應圖的計算,最終確定該幀跟蹤目標的中心位置(xt+1,yt+1)和跟蹤目標區域大小(lt+1,ht+1);

步驟七、在得到跟蹤目標的中心位置和區域大小后,不斷重復步驟一至步驟六、直到視頻結束,完成對跟蹤目標的中心位置以及區域大小的跟蹤。

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