CN113793361B 一种结合轻量级ssd的改进kcf目标跟踪方法 （南京航空航天大学）_第1页
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一种结合轻量级SSD的改进KCF目标跟踪方法本发明公布了一种结合轻量级SSD的改进出检测模块将初始帧目标信息传递给KCF进行初选择最佳尺度；针对目标跟踪中出现的遮挡问更新。本发明有效解决了KCF目标跟踪需要手动2步骤一，初始化网络参数，设置目标监测网络步骤二，将待跟踪图像序列首帧图片输入至目标检步骤三，将特征提取后的图片经过预测模块和非极大步骤五，构造尺度滤波器，利用尺度二叉树搜索策略(5.2)假设第t-1帧中跟踪目标初始大小为S，由式(3)计算出第t帧目标响应最大值为max3对输入图像首先采用3*3*n的滤波器进行特征提取，然后在提取后生成的特征图上通4跟踪算法是典型的判别式方法，Bolem于2010年将信号处理领域的相关性引入计算机视觉5目标进行定位，利用深度可分离卷积结构的运算量较低的特点将其与目标跟踪网络相结对每个预测框根据其类别置信度确定其类别与置信度，保存与步骤1输入标签相同的对象y为标6下一帧样本z通过特征提取和循环矩阵可得到样本集Z，与训练样本集X共同构成核循环矩2为预设的比例系数。[0046]为了验证本发明的可行性和有效性，下面结合实例对本发明做进一步详细的描[0047]本实验在Intel(R)Core(T7精确；在图4(d)Car14图像序列中，无人机视角下拍摄的目标占图像整体比例较小，KCF、[0049]图5和图6分别为本发明方法与相关滤波算法在SRE模式下和遮挡情况下成功率和精确度比较。由图5中可以看出，本发明方法在SRE模式下成功率和精确度分别为0.801和8

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