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申请/专利权人：西安科技大学

摘要：本发明公开了一种基于模板匹配的孪生网络长时目标跟踪方法，采用SiamFC++目标跟踪方法确定当前帧的第一目标跟踪结果图像和跟踪置信度分数；根据跟踪置信度分数判断目标是否丢失；当目标丢失时，采用NCC模板匹配搜索法更新当前帧中的目标位置；以目标位置为中心，采用动态匹配模板图像和SiamFC++目标跟踪方法对当前帧进行目标跟踪，得到第二目标跟踪结果图像；以第二目标跟踪结果图像作为当前帧的目标跟踪结果图像；本发明在SiamFC++目标跟踪方法的基础上，通过NCC模板匹配搜索法进行预测粗定位找到当前帧中的目标位置，在以该目标位置为中心结合动态匹配模板图像进行目标跟踪，可以有效地降低长时目标跟踪过程中的重检测时间。

主权项：1.基于模板匹配的孪生网络长时目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：采用SiamFC++目标跟踪方法确定当前帧的第一目标跟踪结果图像和跟踪置信度分数；根据所述跟踪置信度分数判断目标是否丢失；当所述目标丢失时，采用NCC模板匹配搜索法更新所述当前帧中的目标位置；以所述目标位置为中心，采用动态匹配模板图像和所述SiamFC++目标跟踪方法对所述当前帧进行目标跟踪，得到第二目标跟踪结果图像；以所述第二目标跟踪结果图像作为所述当前帧的目标跟踪结果图像；采用NCC模板匹配搜索法更新所述当前帧中的目标位置包括：以所述动态匹配模板图像为匹配模板，计算所述匹配模板与所述当前帧中的所有子图像的第一相似度；选择所述第一相似度最大值对应的相似子图像；根据所述相似子图像确定所述目标位置；根据所述相似子图像确定所述目标位置之前还包括：计算所述相似子图像和动态匹配模板图像的第二相似度；当所述第二相似度≥相似度阈值时，获取所述相似子图像对应的位置，并将该位置作为所述目标位置；确定跟踪置信度分数之后还包括：将所述跟踪置信度分数与模板更新阈值进行比较；当所述跟踪置信度分数≥模板更新阈值时，将所述跟踪置信度分数对应的第一目标跟踪结果图像作为新的动态匹配模板图像；根据所述跟踪置信度分数判断目标是否丢失包括：将所述跟踪置信度分数与丢失阈值进行比较；当所述跟踪置信度分数≥所述丢失阈值时，确定所述目标未丢失；当所述跟踪置信度分数小于所述丢失阈值时，确定所述目标丢失。

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百度查询： 西安科技大学 基于模板匹配的孪生网络长时目标跟踪方法