【摘 要】
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长期目标跟踪技术受目标消失再现、目标尺度剧烈变化与目标外观剧烈变化等各种复杂情况影响,算法的实际表现与现实应用有巨大差距。随着科学技术与相关算法理论的发展,科研人员通过不同的方法获取目标更为丰富的高级且抽象的深层特征,使得跟踪算法的准确度得到提升。针对目标消失再现、目标尺度剧烈变化与目标外观剧烈变化的问题,以及基于时空一致性假设的目标跟踪方法存在的误差积累问题,本文利用深度学习方法提取被跟踪目标的
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长期目标跟踪技术受目标消失再现、目标尺度剧烈变化与目标外观剧烈变化等各种复杂情况影响,算法的实际表现与现实应用有巨大差距。随着科学技术与相关算法理论的发展,科研人员通过不同的方法获取目标更为丰富的高级且抽象的深层特征,使得跟踪算法的准确度得到提升。针对目标消失再现、目标尺度剧烈变化与目标外观剧烈变化的问题,以及基于时空一致性假设的目标跟踪方法存在的误差积累问题,本文利用深度学习方法提取被跟踪目标的深层语义信息,通过对目标的浅层与深层特征进行编码与解码处理,输出准确位置,并提高长期目标跟踪模型的准确性与鲁棒性。本文主要工作内容如下:（1）设计了基于多尺度全局检索与时空一致性匹配的目标跟踪模型。本文提出的模型将长期目标跟踪任务重新定义为单样本检索任务,即在搜索图上根据固定不变的模板图像进行全局检索,以此来保证每一帧的推理结果是相互独立且互不相关的。基于此方法可以解决基于时空一致性假设的目标跟踪方法存在误差积累的问题,并可以克服跟踪过程中的目标消失再现问题。在此基础上,利用空洞卷积获取不同感受野下的目标深层语义信息,解决目标尺度与目标外观变化引起的跟踪失败问题。在无误差积累的前提下,引入时空一致性匹配模型,充分提升模型的跟踪准确度。通过在VOT2018LT与Ox Uv A数据集上进行的性能分析实验与消融实验分别证明了本文提出的模型的有效性与时空一致性匹配模型的有效性。（2）在上述模型的基础上,进一步探索模型的性能表现,包括准确度提升、推理速度提升与鲁棒性提升,并设计了基于注意力与在线更新机制的改进跟踪模型。针对跟踪算法实时性受限的问题,本文选用深度可分离卷积来减少运算量,并提升跟踪算法的推理速度。针对跟踪算法准确度受限的问题,引入轻量注意力模型Non-Local来增强特征图的自编码和互编码能力。在提升算法准确率的同时,保证了模型的推理速度。为保持模型在长时间推理状态下的鲁棒性,引入在线更新机制。在线更新机制能有效地使模型自适应的学习到不同场景下的目标深层次外观信息。通过在VOT2018LT数据集、Ox Uv A数据集与GOT-10K数据集进行的性能分析实验证明了改进模型的有效性。
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