卷积神经网络与时空上下文结合的目标跟踪算法

• 作者: 赵文杰 闵召阳
• 来源期刊: 红外技术
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 时空上下文 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 图像处理与仿真
• 页码范围: 740-745
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3925字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵文杰	空军航空大学航空航天情报系	32	187	9.0	12.0
2	闵召阳	空军航空大学航空航天情报系	3	16	2.0	3.0