目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一,其目的在于對連續(xù)圖像序列中的目標(biāo)進(jìn)行定位與跟蹤。長期跟蹤是目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的一個(gè)重要分支,考慮跟蹤偏移情況加入重檢測模塊,在無人駕駛、武器制導(dǎo)、無人機(jī)導(dǎo)航和視頻監(jiān)控等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。地面場景相比空天場景和海洋場景,面臨著更多挑戰(zhàn),跟蹤過程中容易出現(xiàn)相似目標(biāo)干擾、尺度變化、遮擋甚至超出視野等復(fù)雜情況,往往導(dǎo)致跟蹤失敗。由于具有強(qiáng)大的特征表征能力,深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域是前沿?zé)狳c(diǎn),其代表為SiamFC算法,本文也在深入研究該算法的基礎(chǔ)上開展研究。本文分析了地面場景下的長期跟蹤存在的問題,提出一系列改進(jìn)方法,進(jìn)行算法的研究與應(yīng)用,主要貢獻(xiàn)如下:（1）針對現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)跟蹤算法在相似目標(biāo)干擾下跟蹤性能的不足,在SiamFC算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合遷移學(xué)習(xí),提出一種基于實(shí)例遷移學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法（TLSiamFC）。在圖像序列的初始幀,通過對離線預(yù)訓(xùn)練的目標(biāo)識別網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行基于目標(biāo)實(shí)例的遷移學(xué)習(xí),提取出網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)例判別特征和尺度敏感特征,進(jìn)而構(gòu)建針對該目標(biāo)的跟蹤特征提取網(wǎng)絡(luò),最后結(jié)合Siamese網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行后續(xù)幀的跟蹤任務(wù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的TLSiamFC... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：95 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

目標(biāo)遮擋

快速運(yùn)動(dòng)與模糊

光照變化與背景干擾

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于KCF框架的長時(shí)間視頻目標(biāo)跟蹤算法[J]. 梁碩,陳金勇,吳金亮,王長力.  無線電通信技術(shù). 2017(02)
[2]基于深度稀疏學(xué)習(xí)的魯棒視覺跟蹤[J]. 王鑫,侯志強(qiáng),余旺盛,戴鉑,金澤芬芬.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(12)
[3]精確制導(dǎo)技術(shù)研究[J]. 魏偉波,芮筱亭.  火力與指揮控制. 2006(02)
[4]粒子濾波算法綜述[J]. 胡士強(qiáng),敬忠良.  控制與決策. 2005(04)

碩士論文
[1]基于相關(guān)濾波的目標(biāo)跟蹤研究[D]. 姚保琛.安徽大學(xué) 2017



本文編號：3388004