一种基于目标检测和特征融合的目标跟踪方法及系统

本公开提出了一种基于目标检测和特征融合的目标跟踪方法及系统，包括如下步骤：获取样本图像及待识别的当前图像；将样本图像和待识别图像分别输入至改进后的FTCTrack跟踪器中，输出目标跟踪结果；所述改进后的FTCTrack跟踪器的主干网络中包括柔性注意力机制模块和时间线索模块。将柔性注意力机制应用在跟踪器模型中，使跟踪器模型关注输入图像的感兴趣区域，以此来解决如何区分类内实例的问题。其次，在跟踪器模型中增加时间线索模块，使用BiLSTM获取连续帧之间时间线索，有效的解决在跟踪中出现遮挡、变形、背景杂乱等问题，从而融合目标检测方法进行目标跟踪，提高目标跟踪的准确率与成功率。

《一种基于目标检测和特征融合的目标跟踪方法及系统》是一发明专利，专利号为 2020114219274，当前法律状态为已下证，由齐鲁工业大学提出申请，发明人为李爱民;刘腾;李稼川;王建文;刘笑含，公开（公告）日期为2023-02-28，国际专利分类号（IPC）为 G06V20/40(2022.01)I;G06V10/25(2022.01)I;G06V10/774(2022.01)I;G06V10/80(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06N3/0464(2023.01)I;G06T3/00(2006.01)I;G06T3/40(2006.01)I;G06T3/60(2006.01)I，代理机构为济南圣达知识产权代理有限公司37221，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：高校、计算机视觉。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本公开提出了一种基于目标检测和特征融合的目标跟踪方法及系统，包括如下步骤：获取样本图像及待识别的当前图像；将样本图像和待识别图像分别输入至改进后的FTCTrack跟踪器中，输出目标跟踪结果；所述改进后的FTCTrack跟踪器的主干网络中包括柔性注意力机制模块和时间线索模块。将柔性注意力机制应用在跟踪器模型中，使跟踪器模型关注输入图像的感兴趣区域，以此来解决如何区分类内实例的问题。其次，在跟踪器模型中增加时间线索模块，使用BiLSTM获取连续帧之间时间线索，有效的解决在跟踪中出现遮挡、变形、背景杂乱等问题，从而融合目标检测方法进行目标跟踪，提高目标跟踪的准确率与成功率。

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