基于置信度调节和小波卷积的开放词汇多目标跟踪方法

本发明公开了基于置信度调节和小波卷积的开放词汇多目标跟踪方法，属于计算机视觉与目标跟踪技术领域，通过设计置信度加权卡尔曼更新机制，开发置信度噪声自适应卡尔曼滤波算法，可增强目标运动模式的自适应建模能力。同时，引入哈尔小波变换显著扩展了卷积操作的感受野，有效提升对高频运动细节的捕捉能力和对低频轮廓信息的保持能力。结合运动特征与外观特征的联合成本矩阵，从而形成更具适应性的目标跟踪模型，有效提升了跟踪的准确性与稳定性。本发明方法能够有效应对目标的快速移动与临时遮挡，准确跟踪各类未定义类别的目标，适用于多种复杂环境下的开放词汇多目标跟踪任务。