公开(公告)号：CN115272401A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210530550.9

申请日：2022-05-16

Applicant: 郑州轻工业大学

Inventor： 张焕龙 ,  陈宜滨 ,  张杰 ,  章卓 ,  李林伟 ,  王凤仙 ,  陈青华 ,  赵彦春 ,  高淼 ,  陈富国

IPC: G06T7/246 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提出了一种基于辨别增强记忆与断续时空约束的目标跟踪方法，属于目标跟踪技术领域，用于解决传统暹罗跟踪算法无法适应突变运动目标的形变，难以有效提高跟踪鲁棒性的问题。本发明首先建立辨别增强记忆模型，该模型更新依据多峰样本评估收集的样本集和焦点损失度量，评估跟踪结果属于目标的概率，根据概率值调整跟踪方式。多峰样本评估策略依靠响应图在线收集难分负样本，焦点损失度量使网络训练时更加偏向于学习难分负样本，从内外两个方面提高记忆模型判别力。其次，在跟踪失败时，根据记忆模型响应引导断续时空约束抑制跟踪过程中固定时空约束对目标的干扰，提高最终响应图的置信度，从而实现更鲁棒性的跟踪性能。