【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉与图像处理，特别涉及一种基于频域块和高效查询注意力的目标跟踪方法与系统。
技术介绍
1、目标跟踪是计算机视觉领域的一个核心任务，其目标是在连续的视频帧或者图像序列中，对一个特定目标的位置和运动状态进行持续的追踪。这项技术在多种应用场景中发挥着关键作用，包括但不限于安全监控、无人驾驶技术、虚拟现实增强以及机器人的路径规划等。在执行目标跟踪时，算法需要面对多种挑战，如目标的外观可能会随时间变化，被其他物体遮挡，因为快速移动而变得模糊，受到周围环境光线变化的影响等。
2、近年来，卷积神经网络（cnn）在众多目标跟踪任务中占据了主导地位，这得益于其通过卷积运算处理图像数据的能力，能够识别图像中的局部特征、且具有平移不变性。然而，由于卷积本质上是一种关注局部邻域的操作，它在整合图像全局信息方面存在不足，这可能导致丢失整体上下文或仅找到局部最优的特征表示。此外，单一的cnn架构在处理更广泛的任务时，其感受野的限制可能成为效率的瓶颈。
3、随着时间的发展，transformer模型因其在全局信息建模方面...
【技术保护点】
1.一种基于频域块和高效查询注意力的目标跟踪方法，其特征在于，所述方法基于预测模型实现，所述预测模型由模板分支模块、搜索分支模块和预测头模块组成，其中，模板分支模块与搜索分支模块的权重共享，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于频域块和高效查询注意力的目标跟踪方法，其特征在于，在利用模板令牌的二维空间域进行变换计算，得到模板令牌的二维频域的过程中，变换计算的计算关系式为：
3.根据权利要求2所述的基于频域块和高效查询注意力的目标跟踪方法，其特征在于，在所述步骤1中，利用模板令牌的二维空间域进行变换计算，得到模板令牌的二维频域；基于...
【技术特征摘要】
1.一种基于频域块和高效查询注意力的目标跟踪方法，其特征在于，所述方法基于预测模型实现，所述预测模型由模板分支模块、搜索分支模块和预测头模块组成，其中，模板分支模块与搜索分支模块的权重共享，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于频域块和高效查询注意力的目标跟踪方法，其特征在于，在利用模板令牌的二维空间域进行变换计算，得到模板令牌的二维频域的过程中，变换计算的计算关系式为：
3.根据权利要求2所述的基于频域块和高效查询注意力的目标跟踪方法，其特征在于，在所述步骤1中，利用模板令牌的二维空间域进行变换计算，得到模板令牌的二维频域；基于模板令牌的二维频域，通过门控卷积进行筛选，随后进行逆变换计算，将调制频谱转换回二维空间域，并更新模板令牌，得到更新后的模板令牌，具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的基于频域块和高效查询注意力的目标跟踪方法，其特征在于，在所述步骤2中，将更新后的模板令牌依次通过归一化层和多层感知机层处理后，再通过查询矩阵和参数向量处理，得到全局注意查询向量，并生成全局注意查询向量矩阵，对应过程存在的关系式为：
5.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：王军，刘纪龙，谷庚，司英振，尉兴宇，王员云，
申请(专利权)人：南昌工程学院，
类型：发明
国别省市：
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