基于孪生网络的铁路复杂场景目标跟踪算法OA

在铁路交通场景应用环境下,目标跟踪易受背景杂乱、目标剧烈运动和尺度变换等因素影响,容易出现目标跟踪精度不够导致目标丢失的问题。因此,提出了一种基于孪生网络的铁路复杂场景目标跟踪算法。在特征提取阶段,采用一种对ResNet网络改进的CIResNet-22作为特征提取主干网络,将传统互相关替换为逐像素互相关;加入一种基于标准化的注意力机制,网络能够注重可靠特征的同时,弱化不可靠特征;根据平均峰值相关能量所反映的结果来判断跟踪结果是否可靠,并使用一种改进的UpdateNet子网络预测最佳模板作为参考模板。实验结果表明,在VOT2018和VOT2016以及OTB100这几个标准数据集上能够获得较好的跟踪效果。同时在自制的视频序列中进行跟踪序列测试,效果良好。