关联动态特征的目标自适应跟踪算法
所屬分類：技术论文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>986 K
標(biāo)簽： 靶场试验 自适应跟踪 门控循环单元
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文檔介紹：在复杂的靶场试验场景中，试验现场常常涉及扬尘、强光、遮挡等多变的自然环境。针对这种情况下快速运动的目标物体跟踪，提出了一种关联动态特征的单目标跟踪算法。首先使用门控循环单元(Gated Recurrent Unit，GRU)提取待跟踪目标的时序动态特征，获得候选处理目标框集合；然后利用卷积网络(Convolutional Neural Network，CNN)提取候选目标框的深度卷积特征并确定目标位置，同时分离出背景卷积特征；在跟踪过程中，使用分离出的背景卷积特征图对网络进行参数更新，增强网络的鲁棒性与自适应性。实验结果表明，所提出的算法可以对靶场图像采集系统中的被试移动目标进行自适应跟踪，并且在复杂环境背景下算法仍能保持优异的鲁棒性与适应性。
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