[发明专利]基于多挑战交互学习的实时RGBT跟踪方法及装置有效
| 申请号： | 202010387475.6 | 申请日： | 2020-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN111476823B | 公开（公告）日： | 2023-04-11 |
| 发明（设计）人： | 李成龙;刘飞;汤进;刘磊 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙) 34124 | 代理人： | 花锦涛 |
| 地址： | 230000 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于多挑战交互学习的实时RGBT跟踪方法及装置，包括以下步骤；S1、训练网络模型；所述网络模型包括依次串联的第一主干网络模块、第二主干网络模块、第三主干网络模块、自适应感兴趣区域对准操作层、全连接层；所述第一主干网络模块包括第一双流CNN网络模块、第一挑战感知器分支模块，S2、基于训练后的网络模型进行跟踪，确定目标位置。本发明实现了RGBT多模态的视频跟踪，有效的增加了特征表达的丰富性，提高了跟踪的鲁棒性，并达到了实时的跟踪性能，一定程度上解决了RGBT跟踪中缺少大规模的带标注的数据集，并且使用小规模的训练数据进行的学习无法捕获目标的外观多样性的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 挑战 交互 学习 实时 rgbt 跟踪 方法 装置 | ||
【主权项】：
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