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摘要
本发明公开了一种融合目标显著性和在线学习干扰因子的航拍目标跟踪方法,是根据反向传播梯度从预先训练的卷积网络选择最有效的特征通道来生成航拍智能感知特征,在凸显航拍目标特性的同时,大大减少了通道特征量来加快跟踪速度；并充分利用连续视频丰富的上下文信息,引导目标外观模型与当前帧尽可能相似地来在线学习动态目标的干扰因子,从而可以抑制航拍显著性变化所带来的影响,进而实现可靠的自适应匹配跟踪。本发明能缩小预训练的分类深度模型与特定航拍场景的目标跟踪之间的差距,并提高模型的在线适应能力,从而满足航拍视频的实时跟踪需求。
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