一种预测模型器的目标追踪方法及系统技术方案

本发明专利技术属于但不限于目标追踪技术领域，公开了一种预测模型器的目标追踪方法及系统，包括：获取视频序列中的图像，将其输入到特征提取网络进行特征提取；将训练帧中的目标信息添加边界框信息编码和位置信息编码，将测试帧也添加编码，同时与深度图像进行特征混合；将来自测试和训练分支的特征进行联合并输入Transformer编码器中，通过训练帧和测试帧间的全局信息推理生成增强特征；Transformer解码器通过Transformer编码器的输出预测目标模型权重；将得到的信息经过线性层得到边框回归权重和目标分类权重，将所得权重结合提取的测试特征进行边界框回归以及实现目标分类。相较于传统优化的模型预测方法，通过扩展模型预测器，从而更准确地预测目标的位置和边界框。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于但不限于目标追踪，尤其涉及一种预测模型器的目标追踪方法及系统。

技术介绍

1、目标跟踪是计算机视觉视频处理领域中的一项重要任务，目的是实现对视频序列中的目标能够进行持续的识别和定位。目标跟踪的应用场景十分广泛，例如监控系统，自动驾驶，智能交通领域等众多领域。现有的目标跟踪方法主要分为生成模型和判别模型两大类。生成模型的方法通过构建目标的外观模型，在视频序列中搜索最符合该模型的区域进行跟踪。判别模型通过训练分类器来区分目标和背景，从而实现目标跟踪。

2、传统基于的判别模型预测的跟踪，是使用目标模型来对测试帧中的目标对象进行分类，使用训练帧从模型获取目标模型的权重，其中判别追踪器的预测及其重要，使得后续目标模型能准确预测。然而，传统基于判别模型的跟踪方法存在一个问题，即因为判别过程对训练样本过拟合而导致预测模型的性能下降。此外，判别模型在测试阶段仅仅使用测试帧提取的特征进行目标的识别和定位，忽略了训练帧中包含的目标状态信息，使得模型没有有效利用目标特征来增强测试阶段的特征表示。

3、公开号为cn117974722a的中国专本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种预测模型器的目标追踪方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的预测模型器的目标追踪方法，其特征在于，步骤S1包括如下子步骤：

3.如权利要求1所述的预测模型器的目标追踪方法，其特征在于，步骤S2包括如下子步骤：

4.如权利要求1所述的预测模型器的目标追踪方法，其特征在于，步骤S3包括如下子步骤：

5.如权利要求1所述的预测模型器的目标追踪方法，其特征在于，步骤S4包括如下子步骤：

6.如权利要求1所述的预测模型器的目标追踪方法，其特征在于，步骤S5包括如下子步骤：

7.如权利要求1所述的预测模型器的目标...

【技术特征摘要】

1.一种预测模型器的目标追踪方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的预测模型器的目标追踪方法，其特征在于，步骤s1包括如下子步骤：

3.如权利要求1所述的预测模型器的目标追踪方法，其特征在于，步骤s2包括如下子步骤：

4.如权利要求1所述的预测模型器的目标追踪方法，其特征在于，步骤s3包括如下子步骤：

5.如权利要求1所述的预测模型器的目标追踪方法，其特征在于，步骤s4包括如下子步骤：

6.如权利要求1所述的预测模型器的目标追踪方法，其特征在于，步骤s5包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗瑞奇，付江琴，胡新荣，王帮超，
申请(专利权)人：武汉纺织大学，
类型：发明
国别省市：