摘要

近年来备受关注的长时目标跟踪更接近实际应用场景,许多算法通过目标重检测机制来解决目标消失与重现问题,但跟踪速度无法满足实时目标跟踪需求,因此本文提出一种基于模板匹配的孪生网络长时目标跟踪算法。首先,改进算法引入快速动态模板匹配的全局搜索重检测机制,当检测到目标丢失情况,则利用模板匹配进行预测粗定位,再通过孪生网络目标跟踪算法进一步获得目标准确位置。其次,目标外观形变会严重影响模板匹配预测定位的准确度,因此引入动态匹配模板更新策略进一步提高抗干扰性能。在四个数据集上与当前先进的长时目标跟踪算法相比较,实验结果显示本文改进算法不仅跟踪性能显著提高,并且跟踪速度达到40fps左右,能满足实时目标跟踪需求。