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基于CNN和RNN的像素級視頻目標(biāo)跟蹤算法
崔家梁; 馮朝暉; 李芹; 趙紅穎 北京大學(xué)地球與空間科學(xué)學(xué)院; 北京100871
- 視頻處理
- 目標(biāo)跟蹤定位
- 像素級
- 深度學(xué)習(xí)
摘要：影像目標(biāo)跟蹤定位技術(shù)是當(dāng)前計算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點,目標(biāo)跟蹤算法也是現(xiàn)階段將視頻結(jié)果用于定位的薄弱環(huán)節(jié)之一.本文分析了像素級目標(biāo)跟蹤存在的問題,根據(jù)深度學(xué)習(xí)在圖像領(lǐng)域的最新研究成果與視頻跟蹤需求,結(jié)合最新的圖像分割、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和加密解碼結(jié)構(gòu)等方法提出了一種像素級視頻目標(biāo)跟蹤算法.使用公開數(shù)據(jù)集實現(xiàn)算法并設(shè)計了定量評價指標(biāo).實驗結(jié)果表明該算法具有較強(qiáng)的像素級視頻目標(biāo)跟蹤定位能力.
- 視頻處理
- 目標(biāo)跟蹤定位
- 像素級
- 深度學(xué)習(xí)
摘要：影像目標(biāo)跟蹤定位技術(shù)是當(dāng)前計算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點,目標(biāo)跟蹤算法也是現(xiàn)階段將視頻結(jié)果用于定位的薄弱環(huán)節(jié)之一.本文分析了像素級目標(biāo)跟蹤存在的問題,根據(jù)深度學(xué)習(xí)在圖像領(lǐng)域的最新研究成果與視頻跟蹤需求,結(jié)合最新的圖像分割、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和加密解碼結(jié)構(gòu)等方法提出了一種像素級視頻目標(biāo)跟蹤算法.使用公開數(shù)據(jù)集實現(xiàn)算法并設(shè)計了定量評價指標(biāo).實驗結(jié)果表明該算法具有較強(qiáng)的像素級視頻目標(biāo)跟蹤定位能力.
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全球定位系統(tǒng)
- 預(yù)計1-3個月 預(yù)計審稿周期
- 0.6 影響因子
- 環(huán)境 快捷分類
- 雙月刊 出版周期
主管單位：中國電子科技集團(tuán)公司;主辦單位：中國電波傳播研究所
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