【技术实现步骤摘要】
一种基于动态记忆库模板更新的目标跟踪方法
本专利技术涉及目标跟踪领域，尤其涉及一种基于动态记忆库模板更新的目标跟踪方法。
技术介绍
随着社会信息化程度不断提高，电子设备产生大量信息，其中主要为视频信息，分析或利用视频信息的一项基础性技术是目标跟踪。对于很多种应用场景，比如无人驾驶，只有提取道路面运动物体的轨迹，才有可能针对该物体进行一系列的躲避动作，以保持安全距离。所以，大量的应用场景需要对视频进行目标跟踪处理，在此基础上做出相应的数据分析，进而做出相应的判断。目标跟踪是指在设备获取的视频序列上，对其中的一个目标或者多个目标进行跟踪。预先给出目标在初始帧上的信息，包括位置信息和形状大小信息，通常使用一个包含目标的矩形框来表示。在后续帧上，通过目标跟踪算法得到目标的位置和大小的信息。目标跟踪的算法，可分为基于生成式的算法和基于判别式的算法。早期的算法比如光流法，均值漂移法，属于基于生成式的算法。目前主流的目标跟踪算法都是基于判别式的，其中又可分为基于相关滤波的算法和基于深度学习的算法。相关滤波算法，有KCF[1]，MO...
【技术保护点】
1.一种基于动态记忆库模板更新的目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：/n构建目标跟踪的MemTrack基础网络框架；/n将MemTrack基础网络框架中的初始帧模板特征参照即将进入动态记忆库的已有模板特征进行最小二乘映射；/n将动态记忆库内写入更新后的模板特征参照处理后的模板特征进行最小二乘映射；/n在训练阶段，使用ILSVRC VID数据集，参照MemTrack的网络结构方式进行训练。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于动态记忆库模板更新的目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：
构建目标跟踪的MemTrack基础网络框架；
将MemTrack基础网络框架中的初始帧模板特征参照即将进入动态记忆库的已有模板特征进行最小二乘映射；
将动态记忆库内写入更新后的模板特征参照处理后的模板特征进行最小二乘映射；
在训练阶段，使用ILSVRCVID数据集，参照MemTrack的网络结构方式进行训练。
2.根据权利要求1所述的一种基于动态记忆库模板更新的目标跟踪方法，其特征在于，所述将MemTrack基础网络框架中的初始帧模板特征参照即将进入动态记忆库的已有模板特征进行最小二乘映射具体为：
其中，T0表示初始帧模板特征，Update表示最小二乘法映射，表示跟踪结果的模板特征，表...
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