基于双流卷积神经网络的目标跟踪方法、系统、设备及介质

作者：黄双萍; 伍思航; 李豪杰

来源：2018-09-05, 中国, CN201811031639.0.

本发明公开了一种基于双流卷积神经网络的目标跟踪方法、系统、设备及介质,所述方法包括：构建空间流二维卷积神经网络,提取当前帧中图像块的特征信息；构建时序流三维卷积神经网络,提取一定时序范围内的视频序列中帧与帧之间目标的运动变化特征信息；加性融合空间流二维卷积神经网络和时序流三维卷积神经网络的特征信息；根据融合的特征信息,构建全连接子网络,提取符合要求的图像块；对符合要求的图像块的边界框进行边界框回归,得到当前帧目标的预测位置和大小；在对目标跟踪前,对空间流二维卷积神经网络和时序流三维卷积神经网络进行线下训练；在对目标跟踪过程中,对全连接子网络进行线上精调。本发明达到了很好的跟踪效果。

• 单位
  华南理工大学