一种无人机目标跟踪方法、系统、介质、设备及终端.pdf
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一种无人机目标跟踪方法、系统、介质、设备及终端.pdf
本发明属于计算机视觉中的目标跟踪技术领域,公开了一种无人机目标跟踪方法、系统、介质、设备及终端,利用ImageNet数据集进行主干网络预训练;创建SiamTCP无人机跟踪模型,并在多个视频数据集上训练SiamTCP无人机跟踪模型。本发明提供的基于目标感知级联像素匹配的无人机目标跟踪方法,通过在多个数据集上进行训练,从而确定神经网络模型的参数,训练完成之后的模型,可以应用于无人机场景的目标跟踪任务。具体而言,本发明提出了逐像素互相关,并进行级联操作,通过部分到部分的匹配操作代替全局到全局的匹配,增强了特征融
一种目标跟踪方法、系统及存储介质和终端设备.pdf
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目标跟踪方法、系统、终端及存储介质.pdf
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一种目标跟踪方法、系统、设备、介质及数据处理终端.pdf
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目标跟踪自校正方法、系统、介质、设备、终端及应用.pdf
本发明属于目标跟踪技术领域,公开了一种目标跟踪自校正方法、系统、介质、设备、终端及应用,选择孪生网络跟踪算法SiamFC++作为基本跟踪算法,通过分类分支与回归分支计算搜索帧与模板帧的相似度,得到模板帧与搜索帧的深度特征相似度图;取出相似度最高的10个目标位置,计算两两之间的欧氏距离,画出距离分布直方图,根据直方图的分布规律判断跟踪是否失效;当判断出发生跟踪失效后,计算前帧目标与当前帧中候选目标间的相似度,取相似度最高的目标为校正后目标;计算跟踪结果与目标真实位置之间的误差,计算准确率,对跟踪结果进行评价