基于CNN和RNN的像素级视频目标跟踪算法

• 作者: 冯朝晖 崔家梁 李芹 赵红颖
• 来源期刊: 全球定位系统
• 学科: 工学
• 关键词: 视频处理 目标跟踪定位 像素级 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 理论与探讨
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3588字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13442/j.gnss.1008-9268.2019.03.001

摘要

影像目标跟踪定位技术是当前计算机视觉领域的研究热点,目标跟踪算法也是现阶段将视频结果用于定位的薄弱环节之一.本文分析了像素级目标跟踪存在的问题,根据深度学习在图像领域的最新研究成果与视频跟踪需求,结合最新的图像分割、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和加密解码结构等方法提出了一种像素级视频目标跟踪算法.使用公开数据集实现算法并设计了定量评价指标.实验结果表明该算法具有较强的像素级视频目标跟踪定位能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵红颖	北京大学地球与空间科学学院	25	274	10.0	16.0
2	崔家梁	北京大学地球与空间科学学院	2	3	1.0	1.0
3	冯朝晖	北京大学地球与空间科学学院	3	4	2.0	2.0
4	李芹	北京大学地球与空间科学学院	3	3	1.0	1.0