基于孪生网络的鲁棒红外目标跟踪算法

针对红外目标跟踪获得的目标特征鲁棒性差以及模型漂移易导致跟踪失败等问题,提出基于孪生网络的鲁棒红外目标跟踪算法,即利用预训练孪生网络提取红外目标多卷积层特征,以获取红外对象的空间及语义信息.通过相对熵滤波网络进行响应图融合,并以融合后的响应图为基础设计自适应模板的更新策略.在具有挑战性的红外跟踪数据集VOT-TIR20...     

区域损失函数的孪生网络目标跟踪

针对预训练卷积神经网络提取的深度特征空间分辨率低,快速运动造成运动目标空间细节信息丢失等问题,提出用区域损失函数构建孪生网络的目标跟踪,进一步降低深度特征通道之间的冗余性,并减少高层信息丢失。利用线下预训练的VGG-16卷积神经网络提取深度特征,构成初始深度特征空间。通过区域损失函数构建特征和尺度选择网络,根据反向传播的梯度大小进行特征选择。对筛选后的特征进行拼接,融入到孪生网络中匹配跟踪。在OTB-2013、OTB-2015、VOT2016、TempleColor数据集上与其他算法对比。实验结果表明,该算法在快速运动、低分辨率等场景中表现出较好的跟踪精度和鲁棒性。     

基于原型注意力的多域网络目标跟踪方法

为了解决预训练集和跟踪视频的域不一致性导致跟踪模型判别能力不足的问题,提出了一种基于原型注意力的多域网络目标跟踪方法。以实时多域网络目标跟踪方法为研究对象,在训练过程中引入原型网络提取注意力特征。基于支撑集正负样本得到目标与背景的域特定原型注意力,将其与待跟踪视频的特征图进行逐通道自适应融合,使得模型在大型数据集上得到判别力更强的目标表示,从而增强跟踪算法的性能。在OTB100和TrackingNet两个基准数据集上的实验结果表明,提出方法的精度和成功率优于现有的代表性跟踪方法。     

融合残差连接与通道注意力机制的Siamese目标跟踪算法

针对Siamese跟踪算法在目标形变、相似物体干扰等复杂情况下容易跟踪漂移或丢失的问题,提出一种融合残差连接与通道注意力机制的目标跟踪算法.首先,通过残差连接将模板分支网络提取的浅层结构特征与深层语义特征进行有效的融合,以提高模型的表征能力;其次,引入通道注意力模块,使模型自适应地对不同语义目标特征通道加权,以提高模型的泛化能力;最后设计并提出一种基于相关性响应值的权重掩码,在离线训练时提高相似语义目标损失值的权重,使模型在端到端的离线学习中增强对相似语义目标的辨别力.在标准跟踪数据集OTB,TempleColor128,VOT2016和VOT2018上与主流跟踪算法进行对比实验,结果表明,该算法在跟踪精度和成功率上都展现了极强的竞争力,具有优越的实时性和可靠性.     

一种用于目标物体跟踪的人工标志

论文提出一种用于AR系统中进行运动目标跟踪的点阵图像,并给出了提取这个点阵图像特征点的算法。目标物体跟踪系统在CCD实时采集的、包含被跟踪目标的场景图像中提取点阵图像的特征点,这些特征点的坐标作为计算目标运动状态提供必要的参数。该标志可以用在具有复杂背景的目标物体跟踪系统中。     

低质量渲染图像的目标物体6D姿态估计

从图像中获取目标物体的6D位姿信息在机器人操作和虚拟现实等领域有着广泛的应用,然而,基于深度学习的位姿估计方法在训练模型时通常需要大量的训练数据集来提高模型的泛化能力,一般的数据采集方法存在收集成本高同时缺乏3D空间位置信息等问题.鉴于此,提出一种低质量渲染图像的目标物体6D姿态估计网络框架.该网络中,特征提取部分以单张RGB图像作为输入,用残差网络提取输入图像特征;位姿估计部分的目标物体分类流用于预测目标物体的类别,姿态回归流在3D空间中回归目标物体的旋转角度和平移矢量.另外,采用域随机化方法以低收集成本方式构建大规模低质量渲染、带有物体3D空间位置信息的图像数据集Pose6DDR.在所建立的Pose6DDR数据集和LineMod公共数据集上的测试结果表明了所提出位姿估计方法的优越性以及大规模数据集域随机化生成数据方法的有效性.     

核相关滤波与孪生网络相结合的目标跟踪算法

针对核相关滤波目标跟踪算法中对局部上下文区域图像提取的HOG特征图在复杂环境下不能保证目标跟踪的精度问题,提出了一种核相关滤波与孪生网络相结合的目标跟踪算法.首先在首帧输入图像中提取HOG特征图并建立相关滤波器模板,同时提取经过孪生网络的目标区域图像特征图;然后若后续帧输入图像帧数不为5的倍数则提取仿射变换HOG特征图,否则提取经过孪生网络的搜索区域图像特征图;最后根据遮挡处理的结果自适应获取目标位置并更新模型和最终相关滤波器模板.仿真实验结果表明本文算法在保证目标跟踪精度的前提下具有满足实时跟踪要求的跟踪速率.     

基于预训练GRU-LightGBM的电力负荷预测

本文研究工作围绕电网中的核心环节电负荷预测展开.在总结分析之前研究学者的研究成果基础上,提出了基于预训练GRU与LightGBM相结合的方法.该方法首先使用电负荷数据训练一个特征提取网络GRU,然后使用该网络进行时序特征的提取,并将提取到的时序特征与非时序特征使用LightGBM进行电负荷的预测.本方法的创新点在于提出了预训练网络来扩充特征,充分融合时序特征及非时序特征.并且考虑到电网的地区差异性,在整体训练过程中将GRU网络参数进行了适应性微调.保证提取到的时序特征是符合当前地域特点的.通过仿真实验最终发现该方法在各项指标上取得了2％的提升.     

特征融合与训练加速的高效目标跟踪

基于孪生网络的目标跟踪,存在特征信息欠丰富,跟踪效率有待提高,大型数据集上训练时间长等问题。针对上述问题,提出特征融合与训练加速的高效目标跟踪。增加主干网络参考特征层级,减小下采样,融合多层级参考特征图,提取目标更深度、丰富的语义信息。深度互相关操作得到候选窗口响应（Response of Candidate Windows,RoWs）,在其中构建区域建议网络（Region Proposal Network,RPN）,通过权衡正负锚点的数量比,使孪生网络性能更加高效、稳定。大型数据集训练孪生网络时,使用均匀滑动漂移采样,代替随机漂移采样算法,在抑制中心偏置现象的同时,显著加快了孪生网络的训练速度。跟踪基准VOT2018上的评估实验结果表明,与所有参考的主流目标跟踪算法相比,所提算法具有最佳的跟踪性能。     

融合HOG特征和注意力模型的孪生目标跟踪算法

为了提高跟踪算法在目标发生形变和被遮挡时的准确性,提出一种融合HOG(histogram of oriented gradient)特征和注意力模型的孪生目标跟踪算法.首先,采用对ResNet残差模型改进后的CIR(cropping inside residual)模型塑造孪生目标跟踪网络的骨干网络,充分利用不同层次的特征图,同时加深网络;其次,融入HOG特征,增强网络对图形几何变化的鲁棒性;再次,加入CBAM(convolutional block attention module)注意力模型,使网络能够在结合上下文信息的同时调节HOG特征在特征图中所占比例,增强特征图中的有效特征,弱化无效特征,使网络中各特征图发挥出最好的效果;最后,定义算法的损失函数.实验结果表明,所提算法在GOT-10k数据集上进行训练后,能够在OTB100上获得较好的跟踪效果,在该数据集中精确率和成功率分别达到81.9%和60.6%.在目标物体发生形变和被遮挡的情况下,所提算法仍能取得较好的跟踪效果.     

融合多模板注意力深度网的自适应目标框跟踪算法

现有深度网络跟踪算法应对相似物体干扰、尺度变化、形变模糊、遮挡等问题存在挑战,为此提出一种融合多模板注意力机制的鲁棒深度网络算法.在SiamFc深度网络分支中构建通道和空间多模板注意力机制,以加强网络对目标特征的提取能力;融合浅层和深层卷积特征实现跟踪目标的精确聚焦,以克服相似物干扰问题;采用自适应回归网络学习目标采样点与目标边界之间的距离,实现目标区域的动态预测,有效应对目标尺度变化问题.另外,通过计算分类特征的APCE均值和最大值建立模板在线更新策略,实现网络自适应目标形变模糊与遮挡等问题.对OTB 100和VOT 2016等公开数据集的测试结果表明,与目前先进的SiamFc及改进方法相比,所提出算法在动态目标跟踪的准确率和成功率上均得到有效提升,具有强鲁棒性能.     

基于互注意力指导的孪生跟踪算法

针对传统孪生网络目标跟踪算法在相似物干扰、目标形变、复杂背景等跟踪环境下无法进行鲁棒跟踪的问题,提出了注意力机制指导的孪生网络目标跟踪方法,以弥补传统孪生跟踪方法存在的性能缺陷.首先,利用卷积神经网络ResNet50的不同网络层来提取多分辨率的目标特征,并设计互注意力模块使模板分支与搜索分支之间的信息能够相互流动.然后...     

自适应紧致特征的超像素目标跟踪

目的 针对现有的超像素目标跟踪算法（RST）对同一类中分别属于目标和相似干扰物体的超像素块赋予相同特征置信度,导致难以区分目标和相似干扰物的问题,为此提出自适应紧致特征的超像素目标跟踪算法（ACFST）。方法 该方法在每帧的目标搜索区域内构建适合目标大小的自适应紧致搜索区域,并将该区域内外的特征置信度分别保持不变和降低。处于背景中的相似干扰物体会被该方法划分到紧致搜索区域外,其特征置信度被降低。当依据贝叶斯推理框架求出对应最大后验概率的目标时,紧致搜索区域外的特征置信度低,干扰物体归属目标的程度也低,不会被误判为目标。结果 在具有与目标相似干扰物体的两个视频集进行测试,本文ACFST跟踪算法与RST跟踪算法相比,平均中心误差分别缩减到5.4像素和7.5像素,成功率均提高了11%,精确率分别提高了10.6%和21.6%,使得跟踪结果更精确。结论 本文提出构建自适应紧致搜索区域,并通过设置自适应的参数控制紧致搜索区域变化,减少因干扰物体与目标之间相似而带来的误判。在具有相似物体干扰物的视频集上验证了本文算法的有效性,实验结果表明,本文算法在相似干扰物体靠近或与目标部分重叠时,能够保证算法精确地跟踪到目标,提高算法的跟踪精度,具有较强的鲁棒性,使得算法更能适应背景杂乱、目标遮挡、形变等复杂环境。     

深度特征的核相关滤波视觉跟踪

针对核相关滤波目标跟踪算法中传统手工特征的不足,以核相关滤波方法的目标跟踪技术作为研究对象,利用深度卷积神经网络自动提取待跟踪目标的深度卷积特征,来代替传统的手工特征,利用从不同卷积层提取到的深度卷积特征分别经过核相关滤波器学习来得到不同的特征图,然后对多个特征图进行加权融合来确定待跟踪目标在视频序列中的位置,以此来提高跟踪算法在复杂干扰背景下的鲁棒性。     

基于Transformer的跨尺度交互学习伪装目标检测

伪装目标检测(COD)旨在精确且高效地检测出与背景高度相似的伪装物体, 其方法可为物种保护、医学病患检测和军事监测等领域提供助力, 具有较高的实用价值. 近年来, 采用深度学习方法进行伪装目标检测成为一个比较新兴的研究方向. 但现有大多数COD算法都是以卷积神经网络(CNN)作为特征提取网络, 并且在结合多层次特征时, 忽略了特征表示和融合方法对检测性能的影响. 针对基于卷积神经网络的伪装目标检测模型对被检测目标的全局特征提取能力较弱问题, 提出一种基于Transformer的跨尺度交互学习伪装目标检测方法. 该模型首先提出了双分支特征融合模块, 将经过迭代注意力的特征进行融合, 更好地融合高低层特征; 其次引入了多尺度全局上下文信息模块, 充分联系上下文信息增强特征; 最后提出了多通道池化模块, 能够聚焦被检测物体的局部信息, 提高伪装目标检测准确率. 在CHAMELEON、CAMO以及COD10K数据集上的实验结果表明, 与当前主流的伪装物体检测算法相比较, 该方法生成的预测图更加清晰, 伪装目标检测模型能取得更高精度.     

基于混合注意力的Transformer视觉目标跟踪算法

基于Transformer的视觉目标跟踪算法能够很好地捕获目标的全局信息,但是,在对目标特征的表述上还有进一步提升的空间.为了更好地提升对目标特征的表达能力,提出一种基于混合注意力的Transformer视觉目标跟踪算法.首先,引入混合注意力模块捕捉目标在空间和通道维度中的特征,实现对目标特征上下文依赖关系的建模;然后,通过多个不同空洞率的平行空洞卷积对特征图进行采样,以获得图像的多尺度特征,增强局部特征表达能力;最后,在Transformer编码器中加入所构建的卷积位置编码层,为跟踪器提供精确且长度自适应的位置编码,提升跟踪定位的精度.在OTB100、VOT2018和LaSOT等数据集上进行大量实验,实验结果表明,通过基于混合注意力的Transformer网络学习特征间的关系,能够更好地表示目标特征.与其他主流目标跟踪算法相比,所提出算法具有更好的跟踪性能,且能够达到26帧/s的实时跟踪速度.     

基于多重信息融合与轨迹关联修正的多目标跟踪方法

一阶段多目标跟踪框架由于可以有效提升算法跟踪效率而备受关注,然而该框架在提升效率的同时忽略了检测与关联任务间信息的交互,且目标遮挡的频发会导致轨迹碎片的增加,从而影响跟踪效果.针对这些问题,提出基于多重信息融合与轨迹关联修正的多目标跟踪方法.通过无锚一阶段主干网络,在检测器上另外建立跟踪分支预测跟踪偏移量和嵌入特征信息;设计中和匹配关联模块优化跨帧特征匹配方式,协调检测与关联任务,提升两任务间信息交互能力;采用多重信息融合模块,对时空多层次特征进行融合以获得更加丰富的特征信息;提出轨迹关联修正网络处理因遮挡造成的轨迹碎片,通过改进数据关联方式评估碎片与检测低分目标关系,尝试找回遮挡目标轨迹;将提出的算法在MOT16和MOT17数据集上进行评估,并与其他优异的算法定量比较.通过分析实验结果可以发现,所提出的方法能有效缓解关键性问题,提升算法整体性能.     

利用深度卷积特征的无人机视觉跟踪

由于无人机视觉跟踪视角范围广且环境复杂,常遇到无人机飞行震动、目标遮挡、相似目标等问题,导致无人机跟踪目标发生漂移.因此,对具有回归计算的全卷积孪生网络跟踪算法(SiamRPN)进行改进,提出一种加强深度特征相关性的无人机视觉跟踪算法(SiamDFT).首先,将全卷积神经网络后三层卷积的网络宽度提升一倍,充分利用目标的外观信息,完成对模板帧和检测帧的特征提取;其次,在检测帧和模板帧分别提出注意力信息融合模块和特征深度卷积模块,两个深度的特征相关性计算方法能够有效抑制背景信息,增强像素对之间的关联性,高效完成分类和回归任务;然后,采用深度互相关运算完成相似性计算,并引入距离交并比的计算方法完成对目标的定位.实验结果表明, SiamDFT在无人机短时跟踪场景下精确率和成功率分别达到79.8%和58.3%,在无人机长时跟踪场景下精确率和成功率分别达到73.4%和55.2%,实景测试结果充分验证了所提出算法的有效性.     

A Competitive Neural Network for Multiple Object Tracking in Video Sequence Analysis

Tracking of moving objects in real situation is a challenging research issue, due to dynamic changes in objects or background appearance, illumination, shape and occlusions. In this paper, we deal with these difficulties by incorporating an adaptive feature weighting mechanism to the proposed growing competitive neural network for multiple objects tracking. The neural network takes advantage of the most relevant object features (information provided by the proposed adaptive feature weighting mechanism) in order to estimate the trajectories of the moving objects. The feature selection mechanism is based on a genetic algorithm, and the tracking algorithm is based on a growing competitive neural network where each unit is associated to each object in the scene. The proposed methods (object tracking and feature selection mechanism) are applied to detect the trajectories of moving vehicles in roads. Experimental results show the performance of the proposed system compared to the standard Kalman filter.