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改进YOLOv7与DeepSORT的佩戴口罩行人跟踪 被引量：25
1
作者 赵元龙 单玉刚 袁杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第6期221-230,共10页
针对视频序列中因脸部遮挡、漏检而造成的无法正确判断行人是否佩戴口罩的问题,提出一种基于改进YOLOv7与DeepSORT的佩戴口罩行人跟踪算法。该算法将口罩检测、行人检测与跟踪相结合,通过在YOLOv7的主干网络中添加注意力机制,增加浅层... 针对视频序列中因脸部遮挡、漏检而造成的无法正确判断行人是否佩戴口罩的问题,提出一种基于改进YOLOv7与DeepSORT的佩戴口罩行人跟踪算法。该算法将口罩检测、行人检测与跟踪相结合,通过在YOLOv7的主干网络中添加注意力机制,增加浅层特征图,加强网络对小目标的感知能力,提高口罩检测与行人检测精度;帧内关系模块利用匈牙利算法进行帧内目标关联,对行人进行口罩佩戴标记;将方向差因素加入到DeepSORT算法的关联代价中,消除跟踪轨迹的历史预测方向和新检测速度方向不一致问题;使用改进的DeepSORT算法对行人进行跟踪,并对每条轨迹进行口罩佩戴标记更新,实现对佩戴口罩与未佩戴口罩行人的跟踪。实验结果表明,改进的YOLOv7网络平均检测精度mAP50相比原始算法提升了3.83个百分点;在MOT16数据集上,该算法的跟踪准确性MOTA相较DeepSORT算法提高了17.1个百分点,跟踪精度MOTP提高了2.6个百分点。与检测算法相比,提出的算法能够跟踪到更多的行人是否佩戴了口罩,具有更好的效果。 展开更多
关键词 行人跟踪 口罩检测 注意力机制
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速率陀螺式激光导引头稳定跟踪原理分析与仿真 被引量：18
2
作者 李慧 吴军辉 +2 位作者 朱震 殷瑞光 戴维 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期1337-1341,共5页
激光导引头是激光末制导武器(炮弹、炸弹和导弹)的核心部件,其性能优劣直接影响对目标的捕获、跟踪性能及命中精度,采用计算机仿真技术对激光导引头系统进行建模和仿真是一条有效评估其性能的途径。结合某速率陀螺稳定式激光导引头的结... 激光导引头是激光末制导武器(炮弹、炸弹和导弹)的核心部件,其性能优劣直接影响对目标的捕获、跟踪性能及命中精度,采用计算机仿真技术对激光导引头系统进行建模和仿真是一条有效评估其性能的途径。结合某速率陀螺稳定式激光导引头的结构特点,研究其空间稳定和跟踪的工作机理,并应用多体力学和空间飞行原理建立了该型导引头伺服系统的数学模型。仿真结果证明了导引头模型的正确性,全面体现了激光导引头的稳定与跟踪机理,为激光末制导武器全弹道仿真和激光干扰数学仿真系统的建立提供了模型支持。 展开更多
关键词 速率陀螺式激光导引头 伺服系统 稳定跟踪 机理建模
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视频中快速运动目标的自适应模型跟踪算法 被引量：17
3
作者 刘宗达 董立泉 +2 位作者 赵跃进 孔令琴 刘明 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第18期156-165,共10页
针对现有视频跟踪算法因目标运动机动性强或非对称刚体目标快速变形等情况导致的目标丢失问题,提出了一种基于相关滤波自适应模型与平均峰值相关能量(APCE)重检机制的视频跟踪算法。自适应模型跟踪算法可根据目标区域的清晰度实时调整模... 针对现有视频跟踪算法因目标运动机动性强或非对称刚体目标快速变形等情况导致的目标丢失问题,提出了一种基于相关滤波自适应模型与平均峰值相关能量(APCE)重检机制的视频跟踪算法。自适应模型跟踪算法可根据目标区域的清晰度实时调整模型,有效保证目标跟踪模型的准确性。实验结果表明,将自适应模型跟踪算法融入判别式尺度空间跟踪(DSST)模型中,可增强模型对机动性强或快速变形物体的跟踪效果,在保证跟踪速度的同时,使原始DSST模型的平均精度提高了18.3个百分点,成功率提高了15.2个百分点。此外,将自适应模型跟踪算法与APCE重检机制相结合,可保证跟踪算法的稳定性。 展开更多
关键词 机器视觉 目标跟踪 模型更新 自适应模型 相关滤波 重检机制
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基于全局感知孪生网络的红外目标跟踪 被引量：15
4
作者 李畅 杨德东 +1 位作者 宋鹏 郭畅 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期166-176,共11页
目前大多数热红外(TIR)目标跟踪算法都是基于相关滤波或者使用彩色跟踪器的模型进行特征提取。然而,两者都存在适用于彩色目标跟踪却对红外目标特征不敏感的缺陷,导致无法良好地应用到红外目标跟踪。为此,提出一种基于全局感知的孪生神... 目前大多数热红外(TIR)目标跟踪算法都是基于相关滤波或者使用彩色跟踪器的模型进行特征提取。然而,两者都存在适用于彩色目标跟踪却对红外目标特征不敏感的缺陷,导致无法良好地应用到红外目标跟踪。为此,提出一种基于全局感知的孪生神经网络的红外目标跟踪器。将孪生神经网络的后三层特征进行融合优化,得到新的特征,同时加入了由空间转换网络和通道注意力组成的空间感知模块,以得到全局范围内的有效信息,通过引入自注意力机制,使算法更加专注于提取目标的判别信息,最后对结果进行响应融合得到最终的响应图。在PTB-TIR红外目标跟踪评估基准上的实验结果表明,本文算法能够适应多样的红外环境,同时能够保持良好的跟踪速度(20.2 frame/s),实现对红外目标有效且稳定的实时跟踪。 展开更多
关键词 机器视觉 红外图像 目标跟踪 孪生神经网络 注意力机制
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基于多重因素混合设计和眼动追踪的自闭症谱系障碍儿童情绪面孔识别 被引量：15
5
作者 王广帅 陈靓影 张坤 《科学通报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第31期3204-3216,共13页
自闭症谱系障碍儿童普遍存在情绪面孔识别和理解的缺陷,是导致其社交/沟通障碍的核心来源.本研究选取了82名年龄在2～7岁的儿童,包括自闭症(ASD)儿童31名,典型发展(TD)儿童51名,基于多重因素混合设计实验,探索影响ASD儿童情绪面孔识别... 自闭症谱系障碍儿童普遍存在情绪面孔识别和理解的缺陷,是导致其社交/沟通障碍的核心来源.本研究选取了82名年龄在2～7岁的儿童,包括自闭症(ASD)儿童31名,典型发展(TD)儿童51名,基于多重因素混合设计实验,探索影响ASD儿童情绪面孔识别的主要因素及其交互作用;通过眼动追踪技术分析ASD儿童情绪面孔识别的注视特征及加工模式,以及其对情绪面孔识别任务的影响.结果发现,被试类型、表情类别及表情强度对识别正确率具有主效应,各因素间存在交互作用并共同影响ASD儿童的情绪面孔识别能力;同时情绪面孔识别正确率及反应时在性别和年龄方面存在显著差异;ASD儿童对动态表情的识别能力显著优于2D和3D静态表情,具有动态加工优势.与TD儿童相比,ASD儿童存在特异性情绪面孔加工方式,对面孔区域的平均注视点及注视时间偏低,并且多关注嘴部及无关背景信息、较少注视眼睛等特征区域,倾向于局部特征加工方式.研究结果表明,表情材料、表情类别、表情强度及被试年龄和性别等因素共同作用并影响ASD儿童的情绪面孔识别能力,并且具有动态加工和嘴部注视的优势效应;动态表情更符合真实生活情境,可以作为情绪面孔识别干预的有效训练材料;特异性的面孔加工方式及眼动特征有助于理解ASD儿童的情绪面孔识别障碍,并可以辅助ASD儿童的早期识别. 展开更多
关键词 自闭症谱系障碍 情绪面孔 眼动追踪 加工机制
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多雷达综合跟踪 被引量：7
6
作者 何友 唐劲松 王国宏 《电子科学学刊》 CSCD 1996年第3期225-229,共5页
本文研究了集中式多雷达综合跟踪机理,如跟踪系统文件管理、运行机制等;提出了雷达方位扫描初始位置预置和数据重组的方法,并以某型舰的多雷达系统为工程背景对8个目标在多种战术机动情况下进行了跟踪仿真。结果表明,本文提出的方法可... 本文研究了集中式多雷达综合跟踪机理,如跟踪系统文件管理、运行机制等;提出了雷达方位扫描初始位置预置和数据重组的方法,并以某型舰的多雷达系统为工程背景对8个目标在多种战术机动情况下进行了跟踪仿真。结果表明,本文提出的方法可以较好地解决多雷达跟踪中的一些特殊问题。 展开更多
关键词 多雷达跟踪 数据融合 运行机制
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多主体协同视域下短视频网络舆情导控机理及因果机制研究 被引量：12
7
作者 李明 《现代情报》 CSSCI 2023年第1期131-140,共10页
[目的/意义]短视频的日益普及与应用给网民的沟通交流带来便利的同时也使得短视频网络舆情甚嚣尘上,给网络舆情导控工作带来了新的挑战。[方法/过程]在对短视频网络舆情相关主体及其影响因素分析的基础上,运用Vensim PLE软件构建包含网... [目的/意义]短视频的日益普及与应用给网民的沟通交流带来便利的同时也使得短视频网络舆情甚嚣尘上,给网络舆情导控工作带来了新的挑战。[方法/过程]在对短视频网络舆情相关主体及其影响因素分析的基础上,运用Vensim PLE软件构建包含网民、短视频平台和政府3个子系统的系统动力学模型,并结合“郑州7·20特大暴雨灾害事件”进行仿真分析,进而采用过程追踪法对短视频网络舆情导控的因果机制进行分析,构建理论分析模型。[结果/结论]结果发现,短视频网络舆情受导控需求、主体参与和协同机制的共同影响,可分别从制定导控预案、强化融媒体矩阵建设、加强主体间的有效协同等方面实现短视频网络舆情的科学导控。 展开更多
关键词 短视频 网络舆情 多主体协同 系统仿真 过程追踪 因果机制
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融合注意力机制的孪生网络目标跟踪算法研究 被引量：12
8
作者 王玲 王家沛 +1 位作者 王鹏 孙爽滋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第8期169-174,共6页
在全卷积孪生网络跟踪算法(SiamFC)的基础上,提出一种融合注意力机制的孪生网络目标跟踪算法。在网络模板分支,通过融合注意力机制,由神经网络学习模板图像的通道相关性和空间相关性,进而增大前景贡献,抑制背景特征,提升网络对正样本特... 在全卷积孪生网络跟踪算法(SiamFC)的基础上,提出一种融合注意力机制的孪生网络目标跟踪算法。在网络模板分支,通过融合注意力机制,由神经网络学习模板图像的通道相关性和空间相关性,进而增大前景贡献,抑制背景特征,提升网络对正样本特征的辨别力;同时,使用VggNet-19网络提取模板图像的浅层特征和深层特征,两种特征自适应融合。在OTB2015和VOT2018数据集上得到的实验结果表明,与SiamFC相比,所提算法能够更好地应对运动模糊、目标漂移和背景多变等问题,取得了更高的准确率和成功率。 展开更多
关键词 目标跟踪 孪生网络 特征融合 注意力机制
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基于双重注意力孪生网络的实时视觉跟踪 被引量：11
9
作者 杨康 宋慧慧 张开华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第6期1652-1656,共5页
为了解决全卷积孪生网络(SiamFC)跟踪算法在跟踪目标经历剧烈的外观变化时容易发生模型漂移从而导致跟踪失败的问题,提出了一种双重注意力机制孪生网络(DASiam)去调整网络模型并且不需要在线更新。首先,主干网络使用修改后表达能力更强... 为了解决全卷积孪生网络(SiamFC)跟踪算法在跟踪目标经历剧烈的外观变化时容易发生模型漂移从而导致跟踪失败的问题,提出了一种双重注意力机制孪生网络(DASiam)去调整网络模型并且不需要在线更新。首先,主干网络使用修改后表达能力更强的并适用于目标跟踪任务的VGG网络;然后,在网络的中间层加入一个新的双重注意力机制去动态地提取特征,这种机制由通道注意机制和空间注意机制组成,分别对特征图的通道维度和空间维度进行变换得到双重注意特征图;最后,通过融合两个注意机制的特征图进一步提升模型的表征能力。在三个具有挑战性的跟踪基准库即OTB2013、OTB100和2017年视觉目标跟踪库(VOT2017)实时挑战上进行实验,实验结果表明,以40 frame/s的速度运行时,所提算法在OTB2013和OTB100上的成功率指标比基准SiamFC分别高出3.5个百分点和3个百分点,并且在VOT2017实时挑战上面超过了2017年的冠军SiamFC,验证了所提出算法的有效性。 展开更多
关键词 卷积神经网络 视觉跟踪 注意力机制 孪生网络
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槽式太阳能聚光器太阳跟踪机构设计 被引量：9
10
作者 罗馨茹 于勇 俞竹青 《常州大学学报（自然科学版）》 CAS 2012年第3期57-60,共4页
为实现槽式太阳能巨幅聚光器能可靠准确的跟踪太阳,设计了一种新型的太阳跟踪机构,该机构采用中高压双液压缸推挽式驱动方式作为巨幅聚光器驱动的核心方法,具有跟踪机构驱动扭矩大、驱动旋转角度范围宽广等特点。本文介绍了该跟踪机构... 为实现槽式太阳能巨幅聚光器能可靠准确的跟踪太阳,设计了一种新型的太阳跟踪机构,该机构采用中高压双液压缸推挽式驱动方式作为巨幅聚光器驱动的核心方法,具有跟踪机构驱动扭矩大、驱动旋转角度范围宽广等特点。本文介绍了该跟踪机构的结构形式、组成、工作过程及特点。实验证明,跟踪机构运行平稳、跟踪可靠准确。 展开更多
关键词 设计 槽式太阳能聚光器 跟踪机构 液压驱动
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“师徒制”人才培养模式构建——以某地产公司为例 被引量：8
11
作者 李丽 傅飞强 《中国人力资源开发》 北大核心 2016年第14期28-34,共7页
从我国古时起,"师徒制"就是延续了几千年的技能传承方式。随着时代的变迁,新的培养模式、培养手段式层出不穷,但是传统的"师徒制"并没有过时,对于很多企业来讲,仍然是有效的人才培养方式。本文以某大型国有地产公... 从我国古时起,"师徒制"就是延续了几千年的技能传承方式。随着时代的变迁,新的培养模式、培养手段式层出不穷,但是传统的"师徒制"并没有过时,对于很多企业来讲,仍然是有效的人才培养方式。本文以某大型国有地产公司作为案例进行分析,对其"师徒制"培养模式的构建、过程跟踪机制及评估机制做详细介绍和剖析,解决了其后备人才培养、人才流失及内部人才流动等人力资源问题。该地产公司的经验和做法,对于"师徒制"人才培养模式在我国企业中的进一步推广有一定的借鉴意义。 展开更多
关键词 师徒制 人才培养模式 过程跟踪机制 评估机制
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基于混合注意力的Transformer视觉目标跟踪算法 被引量：4
12
作者 侯志强 郭凡 +2 位作者 杨晓麟 马素刚 范九伦 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期739-748,共10页
基于Transformer的视觉目标跟踪算法能够很好地捕获目标的全局信息,但是,在对目标特征的表述上还有进一步提升的空间.为了更好地提升对目标特征的表达能力,提出一种基于混合注意力的Transformer视觉目标跟踪算法.首先,引入混合注意力模... 基于Transformer的视觉目标跟踪算法能够很好地捕获目标的全局信息,但是,在对目标特征的表述上还有进一步提升的空间.为了更好地提升对目标特征的表达能力,提出一种基于混合注意力的Transformer视觉目标跟踪算法.首先,引入混合注意力模块捕捉目标在空间和通道维度中的特征,实现对目标特征上下文依赖关系的建模;然后,通过多个不同空洞率的平行空洞卷积对特征图进行采样,以获得图像的多尺度特征,增强局部特征表达能力;最后,在Transformer编码器中加入所构建的卷积位置编码层,为跟踪器提供精确且长度自适应的位置编码,提升跟踪定位的精度.在OTB 100、VOT 2018和LaSOT等数据集上进行大量实验,实验结果表明,通过基于混合注意力的Transformer网络学习特征间的关系,能够更好地表示目标特征.与其他主流目标跟踪算法相比,所提出算法具有更好的跟踪性能,且能够达到26帧/s的实时跟踪速度. 展开更多
关键词 计算机视觉 目标跟踪 孪生网络 深度学习 注意力机制 TRANSFORMER
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基于视觉Transformer的双流目标跟踪算法 被引量：8
13
作者 江英杰 宋晓宁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第12期183-190,共8页
目前基于Transformer的目标跟踪算法主要利用Transformer来融合深度卷积特征,忽略了Transformer在特征提取和解码预测方面的能力。针对上述问题,提出一种基于视觉Transformer的双流目标跟踪算法。引入基于注意力机制的Swin Transformer... 目前基于Transformer的目标跟踪算法主要利用Transformer来融合深度卷积特征,忽略了Transformer在特征提取和解码预测方面的能力。针对上述问题,提出一种基于视觉Transformer的双流目标跟踪算法。引入基于注意力机制的Swin Transformer进行特征提取,通过移位窗口进行全局信息建模。使用Transformer编码器对目标特征和搜索区域特征进行充分融合,使用解码器学习目标查询中的位置信息。分别对编解码器中的双流信息进行目标预测。在决策层面上进一步地加权融合得到最终跟踪结果,并使用多监督策略。该算法在LaSOT、TrackingNet、UAV123和NFS四个具有挑战性的大规模跟踪数据集上取得了先进的结果,分别达到67.4%、80.9%、68.6%和66.0%的成功率曲线下面积,展示了其强大的潜力。此外,由于避免了复杂的后处理步骤,能够端到端进行目标跟踪,跟踪速度可达42 FPS。 展开更多
关键词 目标跟踪 深度学习 孪生网络 TRANSFORMER 注意力机制
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离校未就业高校毕业生就业追踪及帮扶机制构建研究 被引量：7
14
作者 马赫 《中国大学生就业》 2020年第2期43-47,共5页
离校未就业毕业生人数多、去向广、情况杂,就业追踪及帮扶工作始终存在有"追踪不到位、帮扶不精准"的问题。构建就业追踪及帮扶机制,可以有效落实"就业是最大的民生",加快提升高校就业服务工作水平,深入推进高校管... 离校未就业毕业生人数多、去向广、情况杂,就业追踪及帮扶工作始终存在有"追踪不到位、帮扶不精准"的问题。构建就业追踪及帮扶机制,可以有效落实"就业是最大的民生",加快提升高校就业服务工作水平,深入推进高校管理职能转变,更好优化人才结构配置。当前就业追踪及帮扶工作存在群体缺失、原因多样、方式传统、机制欠佳的问题。构建就业追踪及帮扶机制,需要构建离校毕业生信息管理系统,建立有效监管的就业信用体系,加强就业追踪及帮扶的咨询指导工作,丰富离校后的就业追踪及帮扶的服务手段,构建"巧化、一站式"的就业服务平台。 展开更多
关键词 离校未就业 就业追踪 就业帮扶 机制构建
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基于注意力学习的正则化相关滤波跟踪算法 被引量：7
15
作者 仇祝令 查宇飞 +1 位作者 吴敏 王青 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1762-1768,共7页
边界效应是制约相关滤波跟踪性能的一个重要因素.目前大多数方法只是简单地采用先验知识,如逆高斯分布,预设掩模等,或者分割前景目标作为正则化项,进行约束求解,并没有考虑目标的空时域特性.针对这一问题,本文提出一种基于注意力学习的... 边界效应是制约相关滤波跟踪性能的一个重要因素.目前大多数方法只是简单地采用先验知识,如逆高斯分布,预设掩模等,或者分割前景目标作为正则化项,进行约束求解,并没有考虑目标的空时域特性.针对这一问题,本文提出一种基于注意力学习的正则化相关滤波跟踪算法.该方法考虑目标在空间中的分布特性,利用注意力机制学习目标的特定空间权重,适应目标在空域中的变化;同时利用目标在时域中的连续性,通过对注意力权重矩阵的约束来间接调整滤波器;最后通过交替方向乘子(ADMM)算法迭代优化模型.我们在标准的数据库上进行大量实验,结果表明本文算法能实时跟踪目标,并且在精确度和成功率上都有了一定的提升. 展开更多
关键词 单目标 视觉跟踪 机器学习 正则化 相关滤波 注意力学习
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基于学习过程跟踪的高职课程评价机制探索 被引量：6
16
作者 刘改 雷亚玲 《职业技术教育》 北大核心 2014年第5期40-42,共3页
基于学习过程跟踪的高职课程评价机制的建立,与企业实际岗位能力相结合,以企业典型工作任务为载体设计评价项目。通过课堂、QQ平台、课程网站平台、邮箱等手段对每个学生实践项目的学习过程进行全程跟踪,并采用教师、学生和企业多元主... 基于学习过程跟踪的高职课程评价机制的建立,与企业实际岗位能力相结合,以企业典型工作任务为载体设计评价项目。通过课堂、QQ平台、课程网站平台、邮箱等手段对每个学生实践项目的学习过程进行全程跟踪,并采用教师、学生和企业多元主体评价方式进行课程评价,充分挖掘每个学生的学习潜能,提升学生的自主学习能力。 展开更多
关键词 过程跟踪 高等职业院校 课程 评价机制 岗位能力
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结合注意力与特征融合的目标跟踪 被引量：6
17
作者 高俊艳 刘文印 杨振国 《广东工业大学学报》 CAS 2019年第4期18-23,共6页
全卷积孪生网络通过相似性学习解决目标跟踪问题,其算法受到了越来越多的关注.为了提取更有判别力的目标特征,提升跟踪的精确度和鲁棒性,提出了一种结合注意力机制与特征融合的目标跟踪模型.首先,将第一帧和当前帧的前一帧结合作为目标... 全卷积孪生网络通过相似性学习解决目标跟踪问题,其算法受到了越来越多的关注.为了提取更有判别力的目标特征,提升跟踪的精确度和鲁棒性,提出了一种结合注意力机制与特征融合的目标跟踪模型.首先,将第一帧和当前帧的前一帧结合作为目标模板,利用共享的特征提取网络提取目标模板和当前帧的多个卷积层的特征;然后,对于目标模板的多层卷积特征,结合通道注意力机制处理,提升模板特征的判别力;最后,目标模板的特征与当前帧的特征进行互相关计算,得到响应图,从而获取预测目标在当前帧中的位置和尺度.最终实验结果表明,与几个先进的跟踪模型相比,提出的目标跟踪模型获得了比较有竞争力的性能. 展开更多
关键词 目标跟踪 孪生网络 特征融合 注意力机制 判别力特征
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融合多模板注意力深度网的自适应目标框跟踪算法 被引量：2
18
作者 仲训杲 范东嘉 +3 位作者 仲训昱 周承仙 赵晶 刘强 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1123-1132,共10页
现有深度网络跟踪算法应对相似物体干扰、尺度变化、形变模糊、遮挡等问题存在挑战,为此提出一种融合多模板注意力机制的鲁棒深度网络算法.在SiamFc深度网络分支中构建通道和空间多模板注意力机制,以加强网络对目标特征的提取能力;融合... 现有深度网络跟踪算法应对相似物体干扰、尺度变化、形变模糊、遮挡等问题存在挑战,为此提出一种融合多模板注意力机制的鲁棒深度网络算法.在SiamFc深度网络分支中构建通道和空间多模板注意力机制,以加强网络对目标特征的提取能力;融合浅层和深层卷积特征实现跟踪目标的精确聚焦,以克服相似物干扰问题;采用自适应回归网络学习目标采样点与目标边界之间的距离,实现目标区域的动态预测,有效应对目标尺度变化问题.另外,通过计算分类特征的APCE均值和最大值建立模板在线更新策略,实现网络自适应目标形变模糊与遮挡等问题.对OTB 100和VOT 2016等公开数据集的测试结果表明,与目前先进的SiamFc及改进方法相比,所提出算法在动态目标跟踪的准确率和成功率上均得到有效提升,具有强鲁棒性能. 展开更多
关键词 深度网络 目标跟踪 自适应框 注意力机制 模板更新
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大学生创新创业课程体系构建与实施的若干思考 被引量：6
19
作者 王丽 付文 +2 位作者 陈宏 吴世逵 谢颖 《化工管理》 2019年第1期18-19,共2页
高等学校创新创业教育改革是为了让学生更好地适应社会需求。我校化工专业建立以《化工设计》课程为主导,以《项目设计》、《课程设计》、《毕业设计》等为载体的"创新创业课程体系",并以"大学生创新创业项目化工设计大... 高等学校创新创业教育改革是为了让学生更好地适应社会需求。我校化工专业建立以《化工设计》课程为主导,以《项目设计》、《课程设计》、《毕业设计》等为载体的"创新创业课程体系",并以"大学生创新创业项目化工设计大赛"形式实施,对课程体系构建思路及内容进行了讨论,对实施过程中存在的问题及取得的成果进行了分析,通过跟踪反馈机制进行完善,旨在进一步提高人才培养质量。 展开更多
关键词 创新创业 化工设计 跟踪反馈 机制 人才培养
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基于时空注意力机制的目标跟踪算法 被引量：6
20
作者 程旭 崔一平 +3 位作者 宋晨 陈北京 郑钰辉 史金钢 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第4期123-129,共7页
目标跟踪技术在智能监控、人机交互、无人驾驶等诸多领域得到了广泛的应用。近年来,学者们提出了许多高效的算法。然而,随着跟踪环境越来越复杂,目标跟踪算法在遮挡、光照变化、背景干扰等复杂环境下仍然面临着巨大的挑战,从而导致目标... 目标跟踪技术在智能监控、人机交互、无人驾驶等诸多领域得到了广泛的应用。近年来,学者们提出了许多高效的算法。然而,随着跟踪环境越来越复杂,目标跟踪算法在遮挡、光照变化、背景干扰等复杂环境下仍然面临着巨大的挑战,从而导致目标跟踪失败。针对上述问题,提出了一种基于时空注意力机制的目标跟踪算法。首先,采用孪生网络架构来提高对特征的判别能力;然后,引入改进的通道注意力机制和空间注意力机制,对不同通道和空间位置的特征施加不同的权重,并着重关注空间位置和通道位置上对目标跟踪有利的特征。此外,还提出了一种高效的目标模板在线更新机制,将第一帧图像特征与后续跟踪图像帧中置信度较高的图像特征进行融合,以降低发生目标漂移的风险。最后,在OTB2013和OTB2015数据集上对所提跟踪算法进行了测试。实验结果表明,所提算法的性能相比当前主流的跟踪算法提高了6.3%。 展开更多
关键词 深度学习 目标跟踪 孪生网络 注意力机制 模板更新
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