【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及目标跟踪，特别是涉及一种基于连续时序信息融合的单目标跟踪方法。
技术介绍
1、单目标跟踪是计算机视觉应用中心的核心问题之一，主要任务是在视频的第一帧中选择要跟踪的目标，并在随后的每一帧中精确估计该目标的位置。这项技术在自动驾驶、智能制造、机器人技术和视频监控等多个领域具有广泛的应用价值。近年来，基于深度学习的跟踪方法在复杂背景和多变环境中展示出强大的鲁棒性。然而，随着应用场景的多样化和复杂化，单目标跟踪依然面临许多挑战。例如，目标的小时、被遮挡、形变以及环境光照变化等情况，都会导致跟踪失败。此外，单目标跟踪任务的实时性是广泛部署的关键，因为许多应用场景需要对目标进行及时且准确的跟踪。虽然cnn与transformer的应用使得模型的准确性等得到了极大的提升，但是单纯的增加模型的重量，模型的收益十分有限，且会给模型的部署增加难度。因此，基于连续时序信息融合的单目标跟踪技术正逐渐成为推动智能设备在各种场景中实现实时目标识别和跟踪的关键力量，为各种实际应用开辟了新的可能性和提供了更广阔的应用前景。
2、目前，主流的非...
【技术保护点】
1.一种基于连续时序信息融合的单目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于连续时序信息融合的单目标跟踪方法，其特征在于，S1中，使用8层骨干网络对模板图片进行特征提取；S2中，使用6层骨干网络对搜索图片进行特征提取；S3中，在异步交互阶段，采用2层骨干网络进行特征交互。
3.根据权利要求1所述的一种基于连续时序信息融合的单目标跟踪方法，其特征在于，S2中，目标模板特征提取细化模块的工作步骤为：
4.根据权利要求3所述的一种基于连续时序信息融合的单目标跟踪方法，其特征在于，整体操作过程如下：
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