基于孪生网络的井下目标跟踪方法

邓志钢

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本文针对现有的井下目标跟踪算法存在的问题,提出了一种基于孪生网络的井下目标跟踪方法。该方法首先对训练集引入了数据增强,有效的改善了井下低光照和光照变化因素对跟踪算法的影响。然后引入了注意力机制,在特征提取网络之后加入了空间注意力模块和通道注意力模块,以减小煤矿井下背景相似和尺度变化带来的干扰。实验结果表明:相比全卷积孪生网络,改进算法对井下复杂环境下目标跟踪有良好的优化提高能力,有效地提高了井下视频监控质量。

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来源
《电子技术与软件工程》 |2022年第3期|133-136|共4页
作者
邓志钢;
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作者单位

中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
监控视频; 目标跟踪; 深度学习; 孪生神经网络;

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