典型文献
基于孪生网络快速运动弱目标实时跟踪
文献摘要：
针对现有目标跟踪算法对快速运动弱目标跟踪效果不佳的问题,提出了一种时空连续的多特征融合孪生网络算法.首先以全卷积孪生网络为基本框架;其次设计了一种从粗到细结合空间信息和语义信息的鲁棒性特征来表达快速运动弱目标,并添加了特征注意力;最后采用时空信息连续性模型对整体信息进行有效的更新,从而选定最佳跟踪目标.在快速运动弱目标跟踪序列中,与5种不同的特征选择及更新方式的算法进行对比,所提算法表现出良好的实时跟踪效果;并将所提算法与9种不同类算法和5种同类孪生网络算法进行了对比,所提算法综合性能表现优异.实验结果表明,所提算法具有较好的鲁棒性及实时性,能有效地对快速运动弱目标进行跟踪.
文献关键词：
图像处理;目标跟踪;弱目标;孪生网络;粗到细;时空信息
中图分类号：
作者姓名：
郑军松;郭浩;李阿标;安居白
作者机构：
大连海事大学信息科学技术学院,辽宁大连116026
文献出处：
引用格式：
[1]郑军松;郭浩;李阿标;安居白-.基于孪生网络快速运动弱目标实时跟踪)[J].激光与光电子学进展,2022(04):153-161
A类：
B类：
快速运动,弱目标,实时跟踪,目标跟踪算法,时空连续,多特征融合,网络算法,先以,全卷积,卷积孪生网络,基本框架,粗到细,空间信息,语义信息,鲁棒性特征,特征注意力,时空信息,跟踪目标,特征选择,更新方式
AB值：
0.304264
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