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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开一种基于背景自选择的遥感船舰多目标跟踪方法，通过前置模块对特定帧进行高精度的目标检测和背景分类，该模块将序列帧分为纯海洋背景和包含海陆背景两类。对于纯海洋背景的帧图像，采用高速度的相关滤波算法进行多目标的跟踪；对于包含海陆背景的帧图像，采用高精度的神经网络进行多目标跟踪。另外，在各个模块处设有跟踪丢失返回机制，对于跟踪模块的跟踪丢失和场景切换现象，返回前置模块重新检测分类。本发明充分发掘船舰遥感视频的特征信息，在保证检测精度的同时大幅度提升跟踪速度，网络结构完整，过程清晰明了，具有较高的领域应用价值。
主权项：1.一种基于背景自选择的遥感船舰多目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1预处理，对输入的视频序列进行去噪和特征增强操作，除去天气因素和拍摄角度对序列的干扰，提高图像清晰度，同时突出特征信息；步骤2目标检测和海陆背景分类，对步骤1预处理过后的每一帧进行目标检测，目标检测结果作为后续跟踪模块的初始目标信息，同时对图像进行语义分割，根据背景的分割结果将图像分为纯海洋背景图像和包含海陆背景的图像；步骤3不同背景下的目标跟踪，根据步骤2的分类结果对序列进行不同方法的目标跟踪，对于纯海洋背景序列采用相关滤波跟踪的方法，提高跟踪的速度；对于包含海陆背景的序列采用主流的神经网络的方法，尽可能的提高跟踪的精度；所述步骤3中不同背景下的目标跟踪的方法为：a对于纯海洋背景的序列，采用基于相关滤波的MOSSE跟踪器进行多目标的跟踪，将步骤2目标检测的结果作为MOSSE的初始目标特征，b对于包含海陆背景的序列，采用Siamese-RPN网络进行多目标跟踪，在分类分支和回归分支分别进行对应的多线程同步跟踪，将步骤2目标检测的结果作为Siamese-RPN的模版帧，步骤4丢失返回机制，在目标跟踪模块设有跟踪丢失检测和返回机制，对于跟踪丢失的某一帧将返回步骤2重新检测分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于背景自选择的遥感船舰目标跟踪方法
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