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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于孪生网络融合LBP与注意力的多特征目标跟踪方法，该方法包括步骤：S1，提出了一种融合LBP特征的孪生网络；S2，在预处理后先对视频帧进行LBP特征提取，再将局部二值模式图送进孪生网络中进行训练，进而对目标进行浅深层特征提取；S3，在网络的每个特征层后引入协调注意力模块，将通道和空间坐标信息整合到生成的注意力图中；S4，将浅层网络提取出的信息与深层提取出的网络信息进行融合，再经过RPN进行训练；S5，利用SiamRPN两个分支进行相关运算，得到最终的分类分支和回归分支的输出，从而完成对目标物体的跟踪。本发明解决目前孪生网络在目标追踪上的缺陷，有效地缓解了位置信息丢失的问题，提高了孪生网络的追踪准确率和鲁棒性。
主权项：1.基于孪生网络融合LBP与注意力的多特征目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：构建融合LBP特征的孪生网络，一条分支用于输入模板图像，另一条分支用于输入搜索图像；在视频预处理之后，将获得的模板图像和搜索图像分别输入孪生网络的对应分支进行LBP特征提取，得到两分支的局部二值图；将局部二值图进行浅深层特征提取，并进行特征融合，分别得到两个分支的融合后的特征图；将两个分支的融合后的特征图送入RPN网络执行相关操作，对最后的输出进行加权融合,得到分类分支和回归分支的输出；根据分类分支和回归分支的输出完成对目标物体的追踪，最终输出目标的位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 基于孪生网络融合LBP与注意力的多特征目标跟踪方法
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