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一种改进的运动目标检测与跟踪方法
运动目标检测与跟踪在计算机视觉领域中是一项重要的技术。它可以在视频监控、智能交通系统、机器人视觉等领域中得到广泛应用。然而，传统的运动目标检测与跟踪方法存在着很多问题，例如目标遮挡、光照变化、背景干扰等。因此，本文提出了一种改进的运动目标检测与跟踪方法。
首先，本文采用了基于区域的卷积神经网络(RCNN)来进行目标检测。RCNN有两个阶段，一是生成目标区域，二是对目标区域进行分类。在目标区域生成阶段，本文使用了RegionProposalNetwork(RPN)来生成候选目标区域。RPN可以同时完成目标区域的生成和分类，且训练和测试的时间开销很小。在目标分类阶段，我们使用了ResNet-50作为特征提取器，并加入了RoIpooling层。RoIpooling层可以将任意大小的目标区域池化到固定大小的特征图，从而保证输入特征大小不变。最后，我们使用softmax分类器进行目标分类。实验结果表明，本文提出的RCNN算法可以在不同的数据集上取得良好的检测效果，验证了算法的有效性。
其次，本文采用了Siamese网络模型来进行目标跟踪。Siamese网络是一种特殊的神经网络结构，它可以用于计算两个输入之间的相似度。在目标跟踪的过程中，我们首先将目标模板和搜索图像分别传入Siamese网络中，然后计算它们的相似度，最后确定目标位置。在训练阶段，我们采用离线方法对网络进行训练。具体来说，我们从视频中随机选取一些帧作为训练数据，然后通过随机剪切的方法产生目标模板和搜索图像。在测试阶段，我们采用在线跟踪方法。实验结果表明，本文提出的Siamese跟踪算法具有较高的准确度和鲁棒性。
最后，本文将目标检测和跟踪两个模块进行融合，形成一种端到端的运动目标检测与跟踪方法。具体来说，我们将RCNN用于目标检测，Siamese网络用于目标跟踪，并将它们串联起来。在实际应用中，这种端到端的方法可以节省时间，减少误差，并且具有较强的鲁棒性。
综上所述，本文提出了一种改进的运动目标检测与跟踪方法，成功地解决了传统方法中存在的问题，并且具有较高的准确度和鲁棒性。该方法的优点在于融合了目标检测和跟踪两个模块，并采用了端到端的思想，具有较强的实用性和应用前景。