公开(公告)号：CN116246196A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202211602297.X

申请日：2022-12-14

Applicant: 复旦大学 ,  复旦大学义乌研究院

Inventor： 张文强 ,  周泽楚 ,  周新宇

IPC: G06V20/40 ,  G06T7/11 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体为一种利用像素级时空特征记忆库的视频目标跟踪方法。本发明方法包括：剪裁动态目标图像和搜索区域图像、提取图像特征、像素级在线预测、像素级更新策略“融合‑替换”、特征增强与像素级匹配和头部网络结构实现目标跟踪等步骤。本发明在输入目标在初始帧的初始框后，通过高效地利用记忆库，节约存储资源和计算资源，能有效应对目标在视频中的外观变化等场景，具备很高的自适应性和鲁棒性。同时，本方法对于现阶段流行的卷积神经网络模型和Transformer模型均可实现快速部署。本方法适用于在计算机辅助视频分析场景下，自动生成任意目标在视频中的包围框并跟踪，可用于安防监控分析、自动驾驶、人机交互等。