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申请/专利权人：天津理工大学

摘要：一种基于dimp跟踪器的轻量化LightDimp单目标跟踪方法，包括以下步骤：S1：获取目标检测框坐标和高宽信息；S2：使用LightDimp算法进行目标跟踪；S3：输出跟踪过程与目标运动轨迹：通过提取目标检测框的中心点拼接形成目标的运动轨迹，将目标的运动轨迹输出。本发明提供一个于dimp跟踪器的轻量化LightDimp单目标跟踪方法，采用轻量化的单目标跟踪网络，克服目标跟踪算法对设备的高需求，进而解决单目标跟踪算法难以移植到嵌入式设备中的难题。

主权项：1.一种基于dimp跟踪器的轻量化LightDimp单目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：获取目标检测框坐标和高宽信息；S2：使用LightDimp算法进行目标跟踪，过程如下：S21特征提取模块：使用轻量级网络MobileNetV3+注意力机制GAM；S22相关滤波模块：通过相关滤波器得到多个侯选区域，再通过评分机制得到三个可能区域；S23Refine模块：在此模块共有两个分支bbox和mask，bbox分支得到准确目标，mask分支生成预测掩码，将两个分支的结果融合，生成最终精准的box；S3：输出跟踪过程与目标运动轨迹：通过提取目标检测框的中心点拼接形成目标的运动轨迹，将目标的运动轨迹输出；所述步骤S2中，特征提取模块的处理过程为：2.1.1、提取目标模板特征：使用轻量化网络MobileNetV3+注意力机制GAM提取第一帧选框框定的要追踪目标的特征，将提取的特征通过256x1x1的卷积核调整输出；2.1.2、提取跟踪帧图片特征：同样的特征提取方法，提取跟踪帧的图片特征；2.1.3、将两张图片特征输入到相关滤波器模块；相关滤波模块的处理过程为：将通过特征提取模块提取的256channels特征信息输入到滤波器中，生成多个可能目标，通过与前一帧比较特征相似度生成相似度评分Scorelast，选取评分最高的3个可能的特征图与选框信息，输出生成的256*256大小的特征图，选框信息和对应的特征相似度评分Scorelast；Refine模块的处理过程为：在此模块共有两个分支bbox和mask，bbox分支通过卷积结构得到更准确目标选框，通过与前一帧的目标信息进行比较得到特征相似度评分记为Scorelast，将目标中心与前一帧的目标中心进行数据关联，凭借位置距离信息利用匈牙利算法匹配目标轨迹，通过欧式距离计算得到距离评分Scorelocate，通过Scorefirst，Scorelast，Scorelocate三个评分计算得到最终评分Score，评分最高的即为预测目标，在mask分支，通过U-Net网络生成预测掩码，将两个分支的结果通过pixel-wisecorrelation方式特征融合，生成最终精准的box。

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