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本发明提供了一种双阈值控制的长时跟踪方法,在不同的跟踪场景中均取得了不错的效果。本发明将验证网络和孪生网络进行整合,采用双阈值控制法,对长时间跟踪过程中各种情况进行判断,以保证算法的长时鲁棒性。本发明将两类网络进行融合,很好的利用的两者优势且弥补了相互的不足,以适应长时间跟踪场景。其中,基于MDNet的验证网络通过在线训练很好的利用了后续帧中的信息,弥补了基于孪生网络的跟踪算法中跟踪目标信息缺失的问题;基于孪生网络的跟踪算法通过模版匹配的方法,代替基于MDNet的跟踪算法中的网络预测过程,计算量
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114332157 A (43)申请公布日 2022.04.12 (21)申请号 202111527248.X (22)申请日 2021.12.14 (71)申请人 北京理工大学 地址
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