公开(公告)号：CN115830071A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211544341.6

申请日：2022-12-04

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 张焕龙 ,  赵彦春 ,  王攀云 ,  丁亮 ,  高淼 ,  杨光露 ,  李福生 ,  朱林威 ,  齐锐

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/73 ,  G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应权值模板更新的空间‑语义感知注意跟踪方法，属于目标跟踪技术领域，用于解决传统基于分类‑回归的跟踪算法难以处理目标持续外观变化的问题。本发明首先建立了一个空间‑语义感知注意模型，利用具有损失函数的单卷积注意网络在线识别目标特征图上的不同区域和通道对目标表示的重要性，然后通过在空间和通道维度上增加相应权重来强化特征图上的特定区域和语义信息；其次，为了更好地适应目标外观变化，我们提出了一种新的模板更新策略来自适应调整跟踪结果对新模板的贡献权重，进一步增强了模板的可靠性。本发明通过空间‑语义感知注意模型突出目标特征，同时抑制背景信息，从而获得更具判别力的目标外观模型，提升跟踪结果的鲁棒性。

公开(公告)号：CN115880767A

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202211237881.X

申请日：2022-10-11

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 张焕龙 ,  赵彦春 ,  梁佳美 ,  张家鹏 ,  朱林威 ,  齐锐 ,  王勇 ,  沈冯立

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于类脑记忆网络的目标运动跟踪方法，属于目标跟踪技术领域。技术方案要点为：在主干特征提取网络VGG16输出特征分支之后，构建了类脑长期记忆网络。类脑长期记忆网络由长短期记忆网络和注意力驱动模块构成，首先构建长期记忆机制，从时间和空间两个维度上探索目标外观变化，有效的维持目标信息。同时，利用注意力驱动模块加强记忆中目标相关的信息，减少跟踪器对场景信息的依赖，得到类脑长期记忆模型，提高响应图的可靠性，实现精准的目标定位，然后通过设计的阈值评估当前跟踪结果的准确性，保证记忆更新的稳定性，提高模型对目标变化的鲁棒性，从而提升跟踪算法对目标形变等挑战的适应能力。