【技术实现步骤摘要】
本申请涉及目标追踪的，尤其是涉及一种基于卷积神经网络的目标追踪系统及方法。
技术介绍
1、目标追踪是计算机视觉领域中的一个核心任务，它涉及到在视频序列中识别和追踪一个或多个感兴趣的目标。目标追踪技术被应用于多个领域，如体育赛事转播中的运动员追踪、安防监控中的异常行为检测、以及无人机和无人车的环境感知等。目标追踪是一个复杂且不断发展的领域，它在理论研究和应用实践中都具有重要意义。随着技术的不断进步，未来的目标追踪算法将更加准确、鲁棒，能够在更多的实际应用中发挥作用。
2、相关技术中，尽管目标追踪技术已经取得了显著的进步，但仍然存在一些挑战，并不能在所有的场景中都准确的识别，因为跟踪目标与其他目标的相似性，容易出行识别错误的情况，从而导致目标追踪的不准确，存在改进之处。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于卷积神经网络的目标追踪系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、第一方面，本申请提供的一种基于卷积神经网络的目标追踪方法，采用如下的技术方案：<...
【技术保护点】
1.一种基于卷积神经网络的目标追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的目标追踪方法，其特征在于，基于所述基本区域，利用注意力机制模块分析不同基本区域的权重比并记为确定区域权重比的步骤，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种基于卷积神经网络的目标追踪方法，其特征在于，基于所述确定区域权重比，获取追踪目标的特征，根据追踪目标的特征分析得到确定特征权重比的步骤，具体为：
4.根据权利要求3所述的一种基于卷积神经网络的目标追踪方法，其特征在于，基于所述特征集合，获取不同特征的面积BMi、鲜明度BX...
【技术特征摘要】
1.一种基于卷积神经网络的目标追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的目标追踪方法，其特征在于，基于所述基本区域，利用注意力机制模块分析不同基本区域的权重比并记为确定区域权重比的步骤，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种基于卷积神经网络的目标追踪方法，其特征在于，基于所述确定区域权重比，获取追踪目标的特征，根据追踪目标的特征分析得到确定特征权重比的步骤，具体为：
4.根据权利要求3所述的一种基于卷积神经网络的目标追踪方法，其特征在于，基于所述特征集合，获取不同特征的面积bmi、鲜明度bxi和识别难易度bsi，其中i为不同特征的编号，i取正整数的步骤，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种基于卷积神经网络的目标追踪方法，其特征在于，基于所述鲜明度bx，获取追踪目标所在场所信息，根据追踪目标所在场所信息分析得到识别难易程度的步骤，具体为：
6.根据权利要求5所述的一种基于卷积神经网络的目标追踪方法...
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