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公开(公告)号：CN110490906A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910771090.7
申请日：2019-08-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于孪生卷积网络和长短期记忆网络的实时视觉目标跟踪方法，首先对于待跟踪的视频序列，采用前后连续的两帧图像作为网络每次获取的输入；然后通过孪生卷积网络对输入的连续两帧图像进行特征提取，经过卷积操作后获取不同层次的外观和语义特征，再通过全连接层级联组合高低层次的深度特征；再将深度特征传输至包含两个LSTM单元的长短期记忆网络进行序列建模，由LSTM遗忘门对序列中不同位置的目标特征进行激活筛选，并通过输出门输出当前目标的状态信息；最后接收LSTM输出的全连接层用以输出目标在当前帧的预测位置坐标，并更新下一帧目标的搜索区域。在保证一定跟踪稳定性和准确性的同时大幅提高跟踪速度，令跟踪实时性得到较大改善。
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