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一种基于改进RT-MDNet的全景视频目标跟踪算法 被引量：12
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作者 王殿伟 方浩宇 +3 位作者 刘颖 伍世虔 谢永军 宋海军 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期152-160,174,共10页
为了解决全景视频目标跟踪过程中,由于光照条件变化、相似背景干扰、目标运动时产生的形变和尺度变化等因素的影响,在跟踪中会出现目标漂移、目标丢失等情况,进而导致目标跟踪算法成功率低,鲁棒性差等问题,提出一种基于长短期记忆网络... 为了解决全景视频目标跟踪过程中,由于光照条件变化、相似背景干扰、目标运动时产生的形变和尺度变化等因素的影响,在跟踪中会出现目标漂移、目标丢失等情况,进而导致目标跟踪算法成功率低,鲁棒性差等问题,提出一种基于长短期记忆网络和改进Real-Time MDNet网络的全景视频目标跟踪方法.算法首先采用浅层卷积神经网络提取特征,并利用自适应的RoIAlign减少特征提取过程中的像素损耗,而后运用目标特征在线更新最后一个全连接层的权重,在全连接层中实现前景背景分离并提取出目标区域,然后通过长短期记忆网络自适应地选取目标框的尺度,最终输出目标位置信息.实验结果表明:单目算法应用在全景数据集时,难以适应全景中的尺度变化和背景变化,改进算法利用3层长短期记忆网络构建的尺度预测模块,可以有效地应对全景数据存在的尺度变化和目标形变问题,在保持较好的跟踪精度的同时,可以有效地应对目标跟踪中出现的小目标、目标遮挡、多目标交叉运动的情况,获得更好的视觉效果和更高的重叠率得分. 展开更多
关键词 目标跟踪 深度学习 全景视频 长短期记忆网络 rt-mdnet
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基于深度学习的人体跟踪与异常行为识别联合算法 被引量：2
2
作者 李俊鹏 姬晓飞 赵东阳 《沈阳航空航天大学学报》 2022年第4期51-59,共9页
基于深度学习的人体跟踪与异常行为识别算法在实现的过程中,都需要对人体目标进行特征提取。为了优化两次重复的特征提取过程,提高网络工作效率,提出了人体跟踪与异常行为识别联合算法。通过实时多域卷积神经网络(RT-MDNet)实现人体目... 基于深度学习的人体跟踪与异常行为识别算法在实现的过程中,都需要对人体目标进行特征提取。为了优化两次重复的特征提取过程,提高网络工作效率,提出了人体跟踪与异常行为识别联合算法。通过实时多域卷积神经网络(RT-MDNet)实现人体目标的跟踪,以不同的异常行为作为人体跟踪的不同操作域,提取人体目标的共性特征,实现人体的实时跟踪。同时,抽取RT-MDNet网络卷积层输出的高维特征图谱,将特征图谱与长短时记忆网络(LSTM)相结合,通过把握特征间的时序信息,实现异常行为的分类。在中科院提供的CASIA行为分析数据集中选取了6种异常行为对网络模型进行训练和测试。实验结果表明,该模型能够准确实时地跟踪人体目标,同时也能将跟踪目标的行为进行分类,识别率达到89.7%。基于深度学习的人体跟踪与异常行为识别联合算法,将人体目标的特征共享于跟踪与识别,实现了跟踪与识别的有效结合。 展开更多
关键词 人体跟踪 异常行为识别 rt-mdnet LSTM 特征共享 CASIA 深度学习
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