關(guān)聯(lián)動態(tài)特征的目標(biāo)自適應(yīng)跟蹤算法
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:aetmagazine
文檔大?。?span>986 K
標(biāo)簽: 靶場試驗 自適應(yīng)跟蹤 門控循環(huán)單元
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文檔介紹:在復(fù)雜的靶場試驗場景中,試驗現(xiàn)場常常涉及揚(yáng)塵、強(qiáng)光、遮擋等多變的自然環(huán)境。針對這種情況下快速運(yùn)動的目標(biāo)物體跟蹤,提出了一種關(guān)聯(lián)動態(tài)特征的單目標(biāo)跟蹤算法。首先使用門控循環(huán)單元(Gated Recurrent Unit,GRU)提取待跟蹤目標(biāo)的時序動態(tài)特征,獲得候選處理目標(biāo)框集合;然后利用卷積網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)提取候選目標(biāo)框的深度卷積特征并確定目標(biāo)位置,同時分離出背景卷積特征;在跟蹤過程中,使用分離出的背景卷積特征圖對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)更新,增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性與自適應(yīng)性。實驗結(jié)果表明,所提出的算法可以對靶場圖像采集系統(tǒng)中的被試移動目標(biāo)進(jìn)行自適應(yīng)跟蹤,并且在復(fù)雜環(huán)境背景下算法仍能保持優(yōu)異的魯棒性與適應(yīng)性。
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