基于双模态输入的孪生网络目标跟踪算法
Target tracking algorithm in Siamese network based on bimodal input
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海 200093
摘要
主流的目标跟踪算法只使用可见光（RGB）图像进行跟踪任务，当跟踪场景的光照条件较差时，表征颜色和纹理特征的可见光图像会严重限制跟踪器的跟踪性能。针对单一模态目标信息存在缺失的问题，在SiamFC网络模型以及红外—可见光图像融合思想的基础上提出了双模态权值自更新孪生网络目标跟踪方法。根据红外图像可以采集运动目标热信息的特点，有效利用了红外和可见光图像在目标跟踪领域的互补优势；使用较浅的特征提取网络AlexNet即可提取到运动目标具有鲁棒性的特征，在保证跟踪精度的同时提高了跟踪模型的跟踪速度。在公开数据集OTB2015和红外—可见光数据集RGB-T210进行实验，结果表明提出的目标跟踪算法在各种跟踪场景下都取得了较好的跟踪效果。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61603255)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.03.0121
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第12期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3796-3800
文章编号: 1001-3695(2021)12-050-3796-05
发布历史
引用本文
刘子龙, 王晨. 基于双模态输入的孪生网络目标跟踪算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (12): 3796-3800. (Liu Zilong, Wang Chen. Target tracking algorithm in Siamese network based on bimodal input [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (12): 3796-3800. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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