基于前景概率图和动态模板的目标跟踪算法

• 作者: 薛玲祥 刘一 丁继存
• 来源期刊: 航空计算技术
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪;孪生网络;前景概率图;动态模板;时空上下文
• 年，卷（期）: 2025,（1）
• 所属期刊栏目: 计算方法
• 页码范围: 75-79,85
• 页数: 6页
• 语种: 中文

摘要

针对传统基于孪生网络的目标跟踪算法面对语义背景干扰和目标遮挡导致跟踪失败的问题，提出一种基于前景概率图和动态模板的孪生网络目标跟踪算法，由基础Siamese跟踪模块、目标表征模块和模板更新模块组成。目标表征模块根据前景和背景区域的颜色分布计算区域中每个像素点与目标的相关性生成前景概率图，并掩盖到孪生网络响应图上使模型聚焦于目标，提高了模型对目标和背景的区别能力。动态模板模块将视频序列中目标外观特征矩阵分组，采用分组匹配策略进行模板更新并调整学习速率，确保了遮挡时目标模板不受污染。在主流数据集中对多种算法进行对比实验，结果表明算法精度与成功率均优于传统目标跟踪算法，相较于基准跟踪器SiamFC,精准率和成功率分别提高了11.4%与8.9%。