[發(fā)明專利]基于孿生網(wǎng)絡(luò)的多模板視覺目標(biāo)跟蹤方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011485768.4
• 申請日: 2020-12-16
• 公開（公告）號: CN112464900B
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李智勇;胡晨明
• 申請（專利權(quán)）人: 湖南大學(xué)
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 長沙永星專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 43001
• 代理人: 周詠;米中業(yè)

1.一種基于孿生網(wǎng)絡(luò)的視覺目標(biāo)跟蹤方法，包括如下步驟：

S1.選擇一個現(xiàn)有的孿生網(wǎng)絡(luò)跟蹤器；

S2.獲取當(dāng)前的模板池；

S3.根據(jù)步驟S2獲取的模板池，計算各個模板的可靠性分?jǐn)?shù)，并從模板池中篩選出可靠模塊集合；

S4.計算步驟S3得到的可靠模塊集合中各個模板的匹配性分?jǐn)?shù)，并從可靠模塊集合中篩選出處理當(dāng)前幀的最佳模板；

S5.采用步驟S4得到的最佳模板進行視覺目標(biāo)跟蹤；

S6.計算當(dāng)前幀最終跟蹤結(jié)果的聯(lián)合IOU，并判定是否為新的模式；具體為采用如下步驟計算聯(lián)合IOU并判定新的模式：

(1)采用如下算式計算模板圖像z_c和z_id在各自搜索區(qū)域上跟蹤結(jié)果的IOU：

式中，I₁為模板圖像z_c和z_id在x_id上的跟蹤結(jié)果的IOU；I₂為模板圖像z_c和z_id在x_c上的跟蹤結(jié)果的IOU；(z_c,l_c,x_c)為從當(dāng)前幀得到的模板 信息；(z_id,l_id,x_id)為步驟S4中得到的最佳模板信息；R(z,x)為使用模板z在搜索幀x上進行跟蹤計算得到的結(jié)果；

(2)采用如下算式計算聯(lián)合IOU：

式中I_c為聯(lián)合IOU；

(3)采用如下規(guī)則判斷新的模式：

若I_c的值大于或等于設(shè)定值α，則判定為不是新的模式；

若I_c的值小于設(shè)定值α，則判定為新的模式；

S7.計算模板池中各個模板的當(dāng)前跟蹤損失以及累計跟蹤損失；具體為采用如下步驟計算當(dāng)前跟蹤損失和累計跟蹤損失：

1)采用如下算式計算模板池中的模板在當(dāng)前幀的跟蹤損失：

式中為模板池中的第i個模板在當(dāng)前幀的跟蹤損失；(z_c,l_c,x_c)為從當(dāng)前幀得到的模板 信息；(z_id,l_id,x_id)為步驟S4中得到的最佳模板信息；

2)采用如下算式計算累計跟蹤損失：

式中為模板池中的第i個模板更新后的累計跟蹤損失；為模板池中的第i個模板更新前的累計跟蹤損失；為模板池中的第i個模板在當(dāng)前幀的跟蹤損失；ψ為超參數(shù)；

S8.根據(jù)步驟S6的計算結(jié)果和步驟S7的計算結(jié)果，跟新模板池。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于孿生網(wǎng)絡(luò)的視覺目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于步驟S1所述的現(xiàn)有的孿生網(wǎng)絡(luò)跟蹤器，具體包括Siamese-FC、Siamese-RPN、SiamMask和Siamfc++。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于孿生網(wǎng)絡(luò)的視覺目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于步驟S2所述的模板池，具體為模板池為一個集合S，其中每一項都包含若干與模板相關(guān)的信息；集合S表示為S＝{(z_i,l_i,x_i)|1≤i≤K}，其中K為模板的數(shù)目，z_i為模板圖像，l_i為模板的跟蹤損失，x_i為模板圖像z_i所在的搜索幀圖像；同時，視頻初始幀中的模板始終保存在模板池S中的第一個位置。