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公开(公告)号：CN113744314B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202111037034.4
申请日：2021-09-06
Applicant: 郑州海威光电科技有限公司 , 郑州轻工业大学
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明提出了一种基于目标‑干扰感知的目标跟踪方法，用以解决现有目标感知由于忽略背景干扰物的影响，造成目标跟踪出现漂移的技术问题。其步骤为：给定第一帧图像的目标坐标信息并截取目标模板，并获取重要性权重；其次，根据重要性权重分别计算目标模板和第n帧搜索图像对应的目标‑干扰感知特征；最后，将两个目标‑干扰感知特征进行相关操作得到响应图，响应值最大处即为第n帧搜索图像的目标位置；重复上述操作，直至跟踪结束。本发明将目标感知与干扰感知整合在同一个框架，使得跟踪器同时从背景干扰与目标信息中受益，有效的防止了背景干扰带来的跟踪漂移问题，提高了目标跟踪的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111951297B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202010896415.7
申请日：2020-08-31
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于结构化逐像素目标注意机制的目标跟踪方法，属于目标跟踪技术领域，用于解决传统暹罗跟踪算法为抑制背景利用余弦窗加权作为位置约束的方法无法精确获得目标边界，难以有效提高跟踪鲁棒性的问题。本发明首先建立逐像素目标注意机制，评估像素属于目标的概率，有效地区分目标边界，突出目标区域。同时，利用结构信息解决逐像素干扰，结合互补标签约束，得到结构逐像素目标注意模型，提高最终响应图的置信度，实现更可靠的目标定位。然后通过记忆器评估跟踪结果的置信度，保留高质量的样本更新结构化逐像素目标注意模型，提高模型的表达能力，从而实现更鲁棒性的跟踪性能。
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公开(公告)号：CN111951297A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010896415.7
申请日：2020-08-31
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于结构化逐像素目标注意机制的目标跟踪方法，属于目标跟踪技术领域，用于解决传统暹罗跟踪算法为抑制背景利用余弦窗加权作为位置约束的方法无法精确获得目标边界，难以有效提高跟踪鲁棒性的问题。本发明首先建立逐像素目标注意机制，评估像素属于目标的概率，有效地区分目标边界，突出目标区域。同时，利用结构信息解决逐像素干扰，结合互补标签约束，得到结构逐像素目标注意模型，提高最终响应图的置信度，实现更可靠的目标定位。然后通过记忆器评估跟踪结果的置信度，保留高质量的样本更新结构化逐像素目标注意模型，提高模型的表达能力，从而实现更鲁棒性的跟踪性能。
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公开(公告)号：CN113470075B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110777474.7
申请日：2021-07-09
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于干扰抑制外观建模的目标跟踪方法，用以解决传统孪生跟踪方法由于很少利用背景干扰信息导致在面对干扰时容易漂移的问题；其步骤为：首先获取目标模板，并根据背景与目标的相似程度确定干扰物，根据干扰物的特征以及干扰物与目标的相似得分得到干扰模型；然后利用目标模板与干扰模型分别与下一帧搜索区域图像相关得到目标得分图与干扰得分图，将目标得分图与干扰得分图相结合得到最终响应图，响应值最大处即为预测得到的下一帧图像的目标位置。本发明通过利用背景干扰提供的判别信息为目标外观进行建模，使得孪生跟踪器可以充分利用背景干扰信息，提高跟踪器在面临背景干扰时的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113744314A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111037034.4
申请日：2021-09-06
Applicant: 郑州海威光电科技有限公司 , 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于目标‑干扰感知的目标跟踪方法，用以解决现有目标感知由于忽略背景干扰物的影响，造成目标跟踪出现漂移的技术问题。其步骤为：给定第一帧图像的目标坐标信息并截取目标模板，并获取重要性权重；其次，根据重要性权重分别计算目标模板和第n帧搜索图像对应的目标‑干扰感知特征；最后，将两个目标‑干扰感知特征进行相关操作得到响应图，响应值最大处即为第n帧搜索图像的目标位置；重复上述操作，直至跟踪结束。本发明将目标感知与干扰感知整合在同一个框架，使得跟踪器同时从背景干扰与目标信息中受益，有效的防止了背景干扰带来的跟踪漂移问题，提高了目标跟踪的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113470075A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110777474.7
申请日：2021-07-09
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于干扰抑制外观建模的目标跟踪方法，用以解决传统孪生跟踪方法由于很少利用背景干扰信息导致在面对干扰时容易漂移的问题；其步骤为：首先获取目标模板，并根据背景与目标的相似程度确定干扰物，根据干扰物的特征以及干扰物与目标的相似得分得到干扰模型；然后利用目标模板与干扰模型分别与下一帧搜索区域图像相关得到目标得分图与干扰得分图，将目标得分图与干扰得分图相结合得到最终响应图，响应值最大处即为预测得到的下一帧图像的目标位置。本发明通过利用背景干扰提供的判别信息为目标外观进行建模，使得孪生跟踪器可以充分利用背景干扰信息，提高跟踪器在面临背景干扰时的鲁棒性。
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