關(guān)聯(lián)動(dòng)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
文檔大小:986 K
標(biāo)簽: 靶場試驗(yàn) 自適應(yīng)跟蹤 門控循環(huán)單元
所需積分:0分積分不夠怎么辦,?
文檔介紹:在復(fù)雜的靶場試驗(yàn)場景中,,試驗(yàn)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(dòng)的目標(biāo)物體跟蹤,,提出了一種關(guān)聯(lián)動(dòng)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(shí)序動(dòng)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(shí)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(shí)驗(yàn)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(dòng)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。
現(xiàn)在下載
VIP會(huì)員,,AET專家下載不扣分,;重復(fù)下載不扣分,本人上傳資源不扣分,。