本发明公开了一种基于目标特征敏感性和深度学习的车辆跟踪方法,主要解决了现有技术在车辆跟踪过程中由于发生遮挡、光照变化等容易将与车辆目标相似的干扰物判断为车辆目标,导致跟踪失败的问题。本发明的步骤为：构建并训练判别式连体网络,通过训练好的公用网络模型提取特征并挑选对车辆目标更敏感的滤波器,使用判别式连体网络和挑选过的敏感滤波器实现对车辆目标的跟踪。本发明引入了挑选敏感滤波器组和操作,具有鲁棒性强、跟踪效果好、计算量低、易于实现的优点。
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