A Target Tracking Algorithm Combining Convolution Neural Network with Spatio Temporal Context
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摘要: 本文所提算法是一种卷积神经网络与时空上下文结合的目标跟踪算法.将卷积神经网络算法融入时空上下文算法框架下,使得跟踪系统整体的鲁棒性有显著提高.引入Kalman滤波来处理目标被严重遮挡时,跟踪框容易漂移的问题.此外,整个跟踪系统采取由粗到精的双重目标位置定位方式,由时空上下文算法实现目标初定位,由卷积神经网络进行目标位置的精确定位.经实验验证,算法不仅稳定性和鲁棒性较好,而且实时性的条件也基本满足.
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期刊类型引用(2)
1. 张利欣，南清荣，曾慧，王粉花. 多尺度特征融合的钢坯红外成像测温系统实验设计. 实验室研究与探索. 2023(12): 15-19 . 
百度学术
2. 张鸣华，刘持标，陈玉叶，陈杞榕. 基于CCD三波段发射率迭代的加热炉内温度场软测量研究. 冶金设备. 2022(05): 36-41 . 百度学术
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