基于深度神经网络和记忆机制的复杂环境目标跟踪研究

基金项目类型：

国家自然科学基金

基金项目编号：

61663031

来源网站：

国家自然科学基金委员会

来源网址：

http://www.nsfc.gov.cn/

负责人：

储珺

完成单位：

南昌航空大学

中文关键词：

目标跟踪; 记忆机制; 深度神经网络; 运动建模; 融合;

项目类型：

地区科学基金项目

语种：

中文

开始日期：

2017-01-01

结束日期：

2020-12-31

中文摘要：

多数应用场合，跟踪过程通常会发生目标旋转和非刚性形变、杂乱背景和相似背景干扰、光照变化和目标遮挡情况，在这样复杂环景下目标的准确和稳定跟踪仍然是计算机视觉领域的难题之一。本项目拟采用深度神经网络对视频帧中的目标和背景及各部分间的关系、帧间的运动信息编码进行建模和融合；并采用记忆存储机制增强复杂情况下跟踪模型的准确性和鲁棒性。项目首先采用卷积神经网络(CNN)对视频各帧中目标和背景的视觉信息进行编码；在此基础上采用递归神经网络(RNN)对目标和背景各个部分之间的相互关系进行建模，得到外观模型；然后通过RNN网络对已经观察到的、相邻的一段较短的帧序列进行建模，并将运动信息编码与视觉编码投影到同一空间；最后对于长时间依赖关系，采用记忆机制获得物体更为完整的描述，并利用此描述对外观编码和运动编码进行加工，去除遮挡等干扰因素。其研究成果在视觉导航、智能交通和智能监控等领域有着重要的应用意义。