【摘 要】
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目标跟踪算法由于其巨大的社会价值受到研究人员的广泛关注。目标跟踪在众多领域如监控、交通、军事等都有重要作用。尽管目标跟踪的研究已经有几十年,但跟踪过程中存在目标
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目标跟踪算法由于其巨大的社会价值受到研究人员的广泛关注。目标跟踪在众多领域如监控、交通、军事等都有重要作用。尽管目标跟踪的研究已经有几十年,但跟踪过程中存在目标遮挡、光照变化、姿态变化等难题,获得一个鲁棒性的跟踪算法仍然是值得研究的课题。传统的跟踪算法采用手工设计的特征或者是简单的特征组合对目标建模,对特征的表达能力不足,跟踪精度很难得到进一步提升。为了解决这一难题,研究学者们将卷积神经网络用于目标跟踪领域,但由于卷积神经网络庞大的计算量,跟踪的实时性普遍很低。本文从准确率和实时性两个方面出发,在保证准确率的前提下提高跟踪速度。从网络训练方式和神经网络模型两个方面入手进行研究,提出了一种基于单次抽取特征的卷积神经网络目标跟踪算法。首先,网络选取具有强大特征提取能力的深度神经网络模型,融入迁移学习的思想,采用“离线训练+在线微调”的模式。同时,为了更贴合目标跟踪问题,使用带基准的视频序列集进行微调训练,使模型学习到目标跟踪的共性问题。其次,在线跟踪时不直接从输入帧提取正负样本,而是将整幅图像直接输入卷积神经网络一次向前计算,单次提取特征,依据卷积神经网络的位置不变性,在生成的特征图中对应的位置找出正负样本,减少正负样本相似区域的重复计算,降低算法计算量从而加快跟踪速度。然后,为了提高准确率,加入边框回归模型,在跟踪初始时,利用第一帧的信息训练边框回归模型,使预测框更加接近真实框。并且采用两种不同的更新方式,长时更新和短时更新,有效应对跟踪中的漂移问题。最后,在OTB序列集上与其他算法进行对比,实验结果表明,本文算法能准确应对跟踪过程中的形变、遮挡等难题,能明显提高跟踪精度,有一定加快跟踪速度的效果。
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