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申请/专利权人：中国人民解放军战略支援部队航天工程大学

摘要：本申请公开了一种基于运动跟踪Transformer的卫星视频多车辆在线跟踪方法及装置，包括：获取包含目标的遥感视频序列；利用CNN骨干网络提取所述遥感视频序列的特征信息；利用Transformer编码器的自注意模块对所提取的特征信息进行编码；在解码器，将在先的三个跟踪查询结果分别输入所述解码器的三个顺序注意模块，以学习各目标的轨迹，以及，将三个顺序注意模块的输出和编码后的特征输入所述解码器的另一个注意模块；通过两个基于FFN的输出头映射解码器输出，生成目标的跟踪查询结果。本申请提出利用短期记忆信息预测被遮挡目标位置的跟踪方法，在跟踪过程中，轨迹查询将补充目标查询中被遮挡的对象，提高卫星视频对车辆的跟踪效果。

主权项：1.一种基于运动跟踪Transformer的卫星视频多车辆在线跟踪方法，其特征在于，包括：获取包含多个不同身份的目标的遥感视频序列；利用CNN骨干网络提取所述遥感视频序列的特征信息；利用Transformer编码器的自注意模块对所提取的特征信息进行编码；在解码器，将在先相邻时刻的三个跟踪查询结果一对一输入所述解码器的三个顺序注意模块，以学习各目标的轨迹，以及，将第三个顺序注意模块的输出和编码后的特征输入所述解码器的另一个注意模块，以完成对连续查询目标的解码；通过两个基于FFN的输出头映射解码器输出，生成每个可见或遮挡目标的跟踪查询结果，所述跟踪查询结果包括目标的边界框、类别和ID的预测，其中两个基于FFN的输出头分别用以基于三个顺序注意模块形成的输出来执行轨迹查询、生成轨迹查询结果，和，基于另一个注意模块形成的输出来执行目标查询、生成目标查询结果，融合所述轨迹查询结果和所述目标查询结果即为所述跟踪查询结果；所述卫星视频多车辆在线跟踪方法的网络框架包括顺序设置的CNN骨干网络，Transformer编码器，解码器以及两个基于FFN的输出头；其中所述解码器包括四个串联设置的注意模块，前三个注意模块作为所述解码器的三个顺序注意模块，后一个作为所述解码器的另一个注意模块，两个基于FFN的输出头分别设置于三个顺序注意模块的输出和所述另一个注意模块的输出。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 基于运动跟踪Transformer的卫星视频多车辆在线跟踪方法及装置