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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明公开了一种基于孪生网络的卫星视频目标跟踪方法、设备及软件产品，基于孪生网络、时序信息模块、轨迹预测模块和遮挡判断模块来完成目标跟踪任务。本发明基于孪生网络，提取模板图像、搜素图像和时序信息特征。通过引入的时序信息和时序信息模块，本发明提取到更具有判别性的模板特征，提升模型精确匹配的能力；此外，本发明通过引入基于目标大小自适应的遮挡判断模块和一种简单但有效地轨迹预测模块，有效地解决了目标被频繁遮挡的问题，进一步提升了模型的效率和泛化性。
主权项：1.一种基于孪生网络的卫星视频目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：基于第一帧的模板图像搜索图像时序信息为其中，i＝0,1,2,...N，代表时序信息序列；C，H，W分别为图像的维度，长度和宽度，利用孪生网络的特征提取模块，提取模板图像S、搜索图像T和时序信息Ti中目标的通用特征下标n分别代表ResNet50最后3层block的输出，上标l代表不同的输入图像；l∈T,S,Ti；n＝3,4,5；步骤2：利用孪生网络的时序信息模块，对模板特征和时序信息特征两者进行信息交互，得到突出的模板深层特征步骤3：将搜索图像特征中的两个相对深层特征进行融合得到搜索图像深层融合特征然后，对和分别执行深度互相关操作，得到浅层特征响应图Rlow和深层特征响应图Rhigh；最后对Rlow和Rhigh进行融合，得到最终响应图Rfinal；步骤4：基于头部回归模块，利用Rfinal得到分类图Mcls、目标中心图Mcen和边界框回归图Mreg；步骤5：将Mcls和Mcen进行逐元素相乘，得到定位图Mloc；结合定位图Mloc最大响应位置，从边界框回归图的相应位置中得到目标具体位置和大小；步骤6：将定位图Mloc输入到遮挡判断模块，决定最终输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 基于孪生网络的卫星视频目标跟踪方法、设备及软件产品
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