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申请/专利权人：青岛理工大学
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种用于海洋鱼类跟踪的数据增强方法。主要用于解决在海洋鱼类跟踪中出现的跟踪漂移、目标遮挡、目标形变、相似目标干扰等问题。本发明通过对跟踪目标以及图像中与跟踪目标相似或不相似的目标进行图像组合生成新的海洋鱼类图像数据，首先将图像中的跟踪目标以及其他潜在的目标使用成熟的语义分割模型进行提取，获取与跟踪目标相似的目标集和与跟踪目标不相似的目标集；之后将跟踪目标和潜在的目标进行增强并与原有的图像进行融合，生成新的跟踪图像。最后在跟踪过程中，在跟踪帧中随机挑选图像进行图像增强。
主权项：1.一种用于海洋鱼类跟踪的数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用成熟的语义分割模型提取图像目标给定一个鱼类运动视频第一帧图像需要跟踪的目标，将第一帧图像输入到现有成熟的语义分割模型中，提取出N组背景目标，计算背景目标与跟踪目标之间的中心位置的空间欧式距离，计算背景目标和跟踪目标之间的特征余弦距离，将两距离进行加权后生成跟踪目标与图像背景目标的混淆距离矩阵，并根据混淆矩阵将背景目标区分为背景相似目标与背景区分目标；步骤2：跟踪目标数据增强对跟踪目标进行数据增强，并随机选择一种增强方式对跟踪目标进行增强，将增强后的图像像素与原有位置的跟踪目标像素进行加权相加；步骤3：背景目标数据增强从背景相似目标中随机选择一个样本进行数据增强并将增强后的像素值随机添加到与跟踪目标远的位置上；从背景区分目标中随机选择一个样本进行数据增强后并将增强后的像素值随机添加到与跟踪目标近的位置上；步骤4：基于增强后的图像使用目标跟踪技术进行跟踪使用深度卷积神经网络提取搜索图像和模板图像的深度特征，计算搜索图像中的每个区域或窗口的特征与模板图像的特征之间的相似性；使用余弦相似度或欧氏距离来衡量两者之间的相似程度；基于相似性计算的结果，预测目标在搜索图像中的新位置；选择相似性最高的位置作为目标的最终预测位置，最后基于在线学习策略更新目标更新模型；步骤5、间隔若干帧之后，重复步骤1-4在新的帧中生成增强图像。
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百度查询： 青岛理工大学 一种用于海洋鱼类跟踪的数据增强方法
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