一种基于自适应特征融合建模的单目标跟踪方法

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一种基于自适应特征融合建模的单目标跟踪方法
申请号:CN202510733075
申请日期:2025-06-04
公开号:CN120807966A
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
一种基于自适应特征融合建模的单目标跟踪方法,属于视频单目标跟踪技术领域,首先,该方法提出了自适应特征重组模块,通过聚集上下文信息生成自适应内核来重组模板与搜索区域的特征,有效结合目标的固有特征与搜索区域信息;其次,设计了动态特征聚合模块,利用多层次的空间注意力和通道注意力来动态调整不同特征的权重,优化特征融合过程;再次,通过LTGFormer主干网络引入卷积操作来增强局部特征提取能力,从而提升目标追踪的精度与鲁棒性;最后,将特征送入预测头进行分类任务和回归任务,并结合分类结果与回归结果对目标进行精确的定位。本发明通过自适应特征重组和动态特征聚合来增强目标特征表达并抑制背景干扰。
技术关键词
嵌入特征 图片 跟踪方法 融合特征 注意力 通道 模板 板块 前馈神经网络 位置先验信息 抑制背景干扰 矩阵 全局特征提取 特征融合网络 局部特征提取 序列 关系建模 位置映射 特征值 线性
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