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基于CNN和RNN的像素級視頻目標跟蹤算法

崔家梁; 馮朝暉; 李芹; 趙紅穎 北京大學地球與空間科學學院; 北京100871
  • 視頻處理
  • 目標跟蹤定位
  • 像素級
  • 深度學習

摘要:影像目標跟蹤定位技術是當前計算機視覺領域的研究熱點,目標跟蹤算法也是現階段將視頻結果用于定位的薄弱環節之一.本文分析了像素級目標跟蹤存在的問題,根據深度學習在圖像領域的最新研究成果與視頻跟蹤需求,結合最新的圖像分割、卷積神經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN)和加密解碼結構等方法提出了一種像素級視頻目標跟蹤算法.使用公開數據集實現算法并設計了定量評價指標.實驗結果表明該算法具有較強的像素級視頻目標跟蹤定位能力.

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全球定位系統

  • 預計1-3個月 預計審稿周期
  • 0.6 影響因子
  • 環境 快捷分類
  • 雙月刊 出版周期

主管單位:中國電子科技集團公司;主辦單位:中國電波傳播研究所

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