一种基于swin-transfomer多尺度深度特征的相关滤波跟踪方法及系统

本发明公开了一种基于swin‑transfomer多尺度深度特征的相关滤波跟踪方法及系统，属于计算机视觉领域，主要步骤包括：数据准备，选择OTB100和GOT‑10K数据集，使用目标检测算法获取初始目标框；随后，在模型初始化阶段，通过目标检测算法标记待跟踪的目标；再进行特征提取，利用Swin‑Transformer提取多尺度特征，生成特征图；在相关特征计算中，通过傅里叶变换形成自相关特征模板。在响应图生成阶段，对新帧进行处理并计算响应图，从中识别最大值位置以确定目标的新位置，依据新位置更新模板特征。最后，循环执行步骤以持续跟踪目标，并处理目标丢失问题，必要时重新初始化。此流程确保高精度的目标跟踪。有效提高了复杂背景下的目标跟踪定位的准确性、尺度适应性及稳定长时性。