[发明专利]基于全卷积孪生网络和轨迹预测的卫星视频目标跟踪方法在审
| 申请号： | 201910813189.9 | 申请日： | 2019-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN110580713A | 公开（公告）日： | 2019-12-17 |
| 发明（设计）人： | 杜博;邵佳;武辰;张乐飞 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06T7/277 |
| 代理公司： | 42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人： | 严彦 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于全卷积孪生网络和轨迹预测的卫星视频目标跟踪方法，支持对卫星视频数据集中小目标进行跟踪，其特征在于：采用全卷积孪生网络的浅层信息，获得小目标细粒度的表征，并进行相似性度量及跟踪，所述全卷积孪生网络包括两个权值共享的全卷积模块和互相关层，两个全卷积模块的输出连接到互相关层；为了应对小目标在跟踪过程中出现遮挡以及运动模糊的情况，引入Kalman滤波机制对运动轨迹进行自适应预测，最终实现对卫星视频数据集中的目标进行鲁棒且精准的跟踪。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 卫星视频 小目标 跟踪 数据集中 互相关 相似性度量 自适应预测 轨迹预测 滤波机制 目标跟踪 输出连接 网络包括 运动轨迹 运动模糊 细粒度 鲁棒 浅层 遮挡 网络 共享 引入 | ||
【主权项】：
1.一种基于全卷积孪生网络和轨迹预测的卫星视频目标跟踪方法，支持对卫星视频数据集中小目标进行跟踪，其特征在于：采用全卷积孪生网络的浅层信息，获得小目标细粒度的表征，并进行相似性度量及跟踪，所述全卷积孪生网络包括两个权值共享的全卷积模块和互相关层，两个全卷积模块的输出连接到互相关层；为了应对小目标在跟踪过程中出现遮挡以及运动模糊的情况，引入Kalman滤波机制对运动轨迹进行自适应预测，最终实现对卫星视频数据集中的目标进行鲁棒且精准的跟踪。/n
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