【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及目标跟踪领域，尤其涉及一种基于多注意力机制的海面船舶目标跟踪方法及系统。
技术介绍
1、船舶跟踪作为智能航行视觉感知的一个基本任务，能够帮助智能船舶获取复杂环境下感兴趣船舶的动态信息，保障船舶航行的安全。随着近年来计算机视觉的不断发展，基于深度学习的目标检测算法不断为海上交通参与者提供准确的判断依据。该过程中，基于图像的船舶跟踪技术处理输入的船舶图像，然后通过算法提取船舶的图像信息，最后跟踪特定当船舶的目标船舶。
2、然而，海面环境复杂多变，针对海面的拍摄图像经常出现镜头抖动、船体形变等问题，现有的目标跟踪算法并不能很好的适配于海面环境，从而限制船舶目标跟踪的性能。
技术实现思路
1、有鉴于此，为了解决现有跟踪方法中没有针对海面环境下目标跟踪任务进行定制与优化跟踪器，进而导致跟踪性能不高的技术问题，本专利技术提出一种基于多注意力机制的海面船舶目标跟踪方法，所述方法包括以下步骤：
2、将目标模板图像和当前帧图像分别进行特征提取，得到目标模板特征和当前帧特
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【技术保护点】
1.一种基于多注意力机制的海面船舶目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于多注意力机制的海面船舶目标跟踪方法，其特征在于，在将所述分类响应图和所述定位响应图经过多层卷积这一步骤之前，还包括：
3.根据权利要求1所述一种基于多注意力机制的海面船舶目标跟踪方法，其特征在于，所述将目标模板图像和当前帧图像分别进行特征提取，得到目标模板特征和当前帧特征这一步骤，其具体包括：
4.根据权利要求3所述一种基于多注意力机制的海面船舶目标跟踪方法，其特征在于，所述将所述目标模板特征和所述当前帧特征输入至所述分类分支，...
【技术特征摘要】
1.一种基于多注意力机制的海面船舶目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于多注意力机制的海面船舶目标跟踪方法，其特征在于，在将所述分类响应图和所述定位响应图经过多层卷积这一步骤之前，还包括：
3.根据权利要求1所述一种基于多注意力机制的海面船舶目标跟踪方法，其特征在于，所述将目标模板图像和当前帧图像分别进行特征提取，得到目标模板特征和当前帧特征这一步骤，其具体包括：
4.根据权利要求3所述一种基于多注意力机制的海面船舶目标跟踪方法，其特征在于，所述将所述目标模板特征和所述...
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