公开(公告)号：CN119741578A

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202510240847.5

申请日：2025-03-03

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 王员云 ,  谷庚 ,  刘纪龙 ,  沙鹏程 ,  王军 ,  陈素芬

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06T5/94 ,  G06T3/4038 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明提出一种基于紧凑轴向注意力和细节增强的目标跟踪方法与系统，该方法包括：将模板图像和搜索区域图像输入至特征提取网络中进行统一特征学习，得到输出特征图；利用大规模数据集对优化的特征提取网络依次进行预训练和参数调整；将模板图像和搜索区域图像输入至参数调整后的特征提取网络中进行特征提取；将细节融合特征依次进行展平操作和拼接操作，并输入至特征融合模块中进行特征融合；将包含信息的融合特征输入至预测头，获取目标跟踪框，利用目标跟踪模型对目标跟踪框进行跟踪，得到跟踪结果；本发明通过细节增强模块使跟踪器能够在保持全局语义理解的同时，恢复和利用局部细节信息，从而在目标跟踪的准确性上得到显著提升。

公开(公告)号：CN119741578B

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510240847.5

申请日：2025-03-03

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 王员云 ,  谷庚 ,  刘纪龙 ,  沙鹏程 ,  王军 ,  陈素芬

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06T5/94 ,  G06T3/4038 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明提出一种基于紧凑轴向注意力和细节增强的目标跟踪方法与系统，该方法包括：将模板图像和搜索区域图像输入至特征提取网络中进行统一特征学习，得到输出特征图；利用大规模数据集对优化的特征提取网络依次进行预训练和参数调整；将模板图像和搜索区域图像输入至参数调整后的特征提取网络中进行特征提取；将细节融合特征依次进行展平操作和拼接操作，并输入至特征融合模块中进行特征融合；将包含信息的融合特征输入至预测头，获取目标跟踪框，利用目标跟踪模型对目标跟踪框进行跟踪，得到跟踪结果；本发明通过细节增强模块使跟踪器能够在保持全局语义理解的同时，恢复和利用局部细节信息，从而在目标跟踪的准确性上得到显著提升。