但是基于相关滤波模型的RGBT目标跟踪算法仍然面临着一些挑战,很多RGBT目标跟踪算法难以实现模态自适应融合,而基于相关滤波的目标跟踪方法多是直接使用特征图来训练样本,这可能会引入噪声和冗余,从而降低跟踪的鲁棒性.为了解决上述问题,本文在相关滤波框架下,对RGBT目标跟踪进行了研究,以达到鲁棒的跟踪效果和实时跟踪速度....
然而,这些数据集要么是非配对的[29, 31, 32],要么是为特定应用设计的,如单目标跟踪[29, 33, 34, 35, 57],行人检测[37, 59]和车辆检测[32, 62, 63],这些都无法提供公正的基准来评估多类别RGBT SOD算法。 RGBT目标检测。为了结合可见光和热成像模式的优势,RGBT数据集[37, 38, 59]出现并促进了RGBT...
6 Specific structure of improved CBAM 图 7 所示为 ConvLSTM 的详细结构,将经过 混合注意力机制得到的每一步融合特征 g j s ( j = 0 1 … t - 1) 输入 ConvLSTM,由记忆场景进一步 学习不同语义特征之间的时空依赖关系,从 j 步到 j + 1 步的 ConvLSTM 计算公式为 ij + 1 = σ(Wgi*gsj + Whi...
但面对一些复杂场景时(比如,复杂背景、低对比度、透明目标、多目标场景和显著目标与背景高度相似场景等),基于rgb图像的显著性目标检测不能够取得令人满意的效果。为了解决这个问题,研究人员尝试将depth信息引入到显著性目标检测领域,通过结合rgb图像和depth图像构成rgb-d图像进行显著性目标检测,其被称为rgb-d显著性目标检...
相机‑IMU空间联合标定方法、系统和存储介质,该方法包括热像仪图像特征定位和热像仪‑RGB相机‑IMU联合标定两个步骤,首先采用混合高斯分布模型定位LED阵列的热源中心位置,然后用热像仪图像中目标点的重投影误差、RGB图像角点的重投影误差和IMU的加速度及角速度误差构建目标函数,通过最小化目标函数来计算出三种...
这一类解决方案包括中国专利号cn202110786865.5,公开日:2021年10月8日,专利名称:动作捕捉系统和方法,该方法通过充足的多视角场景信息,可准确地对多目标进行检测跟踪,有效排除遮挡和场景范围约束造成的影响,提供更精准的动作数据。中国专利号:cn202011279648.9,公开日:2021年6月19日,专利名称:一种基于机器视觉的数字...
研究者们利用RGB-D图像进行了多种计算机视觉基本问题的理论和应用研究,包括SLAM[2],对象识别与RGB-D图像分类[3-7,25-29],室内3D地图构建[21-22],身体跟踪[8,18-19],手势分析[9] 等等。其中,RGB-D图像分类主要是通过提取彩色图像和深度图像的特征建立分类模型,然后利用建立好的分类模型进行目标识别[3-4]...
s3基于rgb-d的多目标跟踪: 从所述s2获取的人员头部检测框输入到预先训练好的卷积神经网络中提取外观特征描述,然后利用kalman滤波对人员运动状态进行预测和更新,其次,在初次匹配过程中,通过级联匹配算法对检测框和已有轨迹进行匹配;在二次关联过程中,加入深度变化率,与边框iou损失共同约束目标匹配过程,得到深度度量和位置...