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摘 要:本发明涉及一种融合卡尔曼滤波的孪生红外目标跟踪方法,属于计算机视觉和深度学习领域。该方法在SiamRPN++的目标跟踪算法中融合了卡尔曼滤波算法,用来提升遮挡场景下对红外目标的跟踪性能。首先利用SiamRPN++得到的置信度得分与遮挡阈值进行比较,判别目标是否处于遮挡状态。一旦目标进入遮挡,对目标位置使用卡尔曼滤波进行预测。之后,在跟踪框架中引入CBAM注意力机制对遮挡周围的干扰物得分进行了抑制,提升了置信度判别策略的可靠性,有效解决了在遮挡时卡尔曼预测因受到干扰物影响而错误停止预测的问题。本发明提出的方法对遮挡问题有较好的鲁棒性,相比原始SiamRPN++算法在精确度和成功率方面有较大提升。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110559273.X | 专利名称: | 一种融合卡尔曼滤波的孪生红外目标跟踪方法 |
申请日: | 2021-05-21 | 申请/专利权人 | 河南科技大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 河南省洛阳市涧西区西苑路48号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/246搜分类 滤波搜索 |
公开/公告日: | 2023-03-28 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113344971B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |