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申请/专利权人：武汉纺织大学
摘要：本发明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。
主权项：1.一种预测模型器的目标追踪方法，其特征在于，包括：S1，获取视频序列中的三帧图像其中两帧作为训练图像，一帧作为测试图像，并将其输入到特征提取网络进行特征提取；S2，将训练帧中的以目标信息为中心的高斯图添加边界框信息编码和插入位置信息编码，将测试帧也添加编码，并与测试帧深度图像进行特征混合；S3，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，通过测试帧和训练帧之间的全局信息推理生成增强特征；S4，Transformer解码器通过Transformer编码器的输出预测目标模型权重；S5，将通过预测模型得到的预测目标模型权重经过线性层得到边框回归权重和目标分类权重；S6，从预测模块接收边框回归权重和目标分类权重，以及经过Transformer提取的测试特征，针对测试特征进行边界框回归以及实现目标分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉纺织大学 一种预测模型器的目标追踪方法及系统
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