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公开(公告)号：CN115471525A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211026267.9
申请日：2022-08-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于目标跟踪技术领域，具体涉及了一种基于融合孪生网络与卡尔曼滤波的目标跟踪方法及系统，旨在解决现有技术仅采用卡尔曼滤波技术在复杂场景下的跟踪任务，跟踪正确率及目标形变适应性低的问题。本发明包括：给定初始帧中目标的位置和大小；以目标模板和搜索区域作为图像对进行特征提取，并确定搜索区域；候选区域生成网络生成多尺度候选框、特征得分图和回归参数响应图；在搜索区域中进行边缘惩罚；边缘惩罚后若存在置信度大于阈值的候选框，则作为预测结果输出；反之，修正目标运动状态和预测目标位置；更新目标运动信息和位置信息。本发明以有效降低在跟踪过程中出现错误更新目标运动信息和位置信息的概率，提升复杂背景下跟踪成功率。
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