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申请/专利权人：浙江师范大学
摘要：本发明公开了面向开放词汇场景的多目标跟踪方法、装置及介质，属于视觉目标跟踪技术领域，通过应用自适应上下文归一化方法、联合运动模型和外观模型构建目标跟踪模型，以及实施层级自适应特征更新策略，增强跟踪模型对动态场景中未知目标的跟踪能力。本发明通过精确调整输入特征的统计属性，结合运动和外观信息的联合分析，从而生成适应性更强的目标跟踪模型。这种方法能够有效地应对目标的快速移动和临时遮挡，适用于各种复杂环境中的有效跟踪。通过上述方式，本发明显著提升了在开放词汇多目标跟踪场景下的准确性和稳定性，能够准确地跟踪各种未定义类别的目标。
主权项：1.面向开放词汇场景的多目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、在训练阶段，应用自适应上下文归一化方法，先从输入图像中提取特征，得到每个通道的特征图，再计算每个通道的特征图的统计特性，然后根据统计特性生成调整系数并应用于特征图，进而调整特征图的尺度和偏移；步骤二、在推理阶段，通过图像头提取图像的视觉特征加上文本头提取文本的语义特征后融合运动模型和外观模型，使用外观特征和运动特征构建联合成本矩阵，获得目标跟踪模型进行目标匹配；联合成本矩阵采用公式（6）进行计算： 公式（6）其中，Cj（d，t）是联合成本矩阵，Cm（d，t）代表基于运动特征的d次检测和t次跟踪之间的相似性度量；Cappr（d，t）代表基于外观特征的d次检测和t次跟踪之间的相似性度量；步骤三、在跟踪阶段，采用层级自适应特征更新策略进行特征更新；层级自适应特征更新策略通过分析目标的状态，并依据目标的实时状态来动态调整目标的特征表示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江师范大学 面向开放词汇场景的多目标跟踪方法、装置及介质
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