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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明涉及一种自适应暗光增强的目标跟踪网路结构及目标跟踪方法，网络主要包括光照增强与目标跟踪两个模块，基于光照估计与颜色空间变化的光照补偿方法，同时也完成了对暗场景特征的自适应提升。在目标跟踪模块，主要采用了基于Transformer架构的网络，通过自注意力机制，可实现对目标的准确跟踪。相比于独立的光照增强模块，本发明针对跟踪任务进行图像特征的增强。网络结构简单，在提高性能的同时保持着目标跟踪任务实时性的要求。本文的跟踪器不仅在低光照场景下取得了较好的效果，而且维持了跟踪器在正常光照场景下的跟踪性能。相比于OSTrack算法，在UAVDark70数据集上，精确度提升了8.9％。
主权项：1.一种自适应暗光增强的目标跟踪网路结构，其特征在于：包括两个自适应暗光增强模块、光照信息引导的特征提取与特征融合模块和预测头；所述两个自适应暗光增强模块的输入分别为模板图像和搜索图像，对两种图像本身以及图像特征进行提亮；两个模板图像自适应暗光增强的输出连接光照信息引导的特征提取与特征融合模块，搜索图像自适应暗光增强的输出连接光照信息引导的特征提取与特征融合模块；所述光照信息引导的特征提取与特征融合模块包括了N个特征提取与特征融合模块，每个特征提取与特征融合模块都包括了早期候选消除模块以及光照信息引导的多头注意力机制，每层的特征提取与特征融合模块连接下一层的特征提取与特征融合模块，最后一层的特征提取与特征融合模块连接预测头；所述预测头包括了三个不同的分支，三个不同的分支都由多层感知机构成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 自适应暗光增强的目标跟踪网路结构及目标跟踪方法
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