基于策略梯度的目标跟踪方法

发布时间：2022-05-02 20:36

　　针对目标跟踪过程中的遮挡、形变和快速运动等问题,提出基于策略梯度的目标跟踪方法.该方法利用策略梯度算法训练策略网络.该策略网络能够根据当前跟踪结果的可靠性进行动作决策,以避免错误的模板更新或者重新检测丢失的目标.在决策过程中,通过计算加权置信度差值分析当前跟踪结果的鲁棒性和准确性,使得策略网络能够更准确地评估跟踪结果.在重检测过程中,提出有效的重检测方法,对大量的搜索区域进行过滤,大大提高了搜索效率,利用决策模块检验重检测结果,确保重检测结果的准确性.利用提出的算法在OTB数据集及LaSOT数据集上进行评估.实验结果表明,提出的跟踪算法在原算法的基础上提高了2.5%～4.0%的性能. 

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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多高斯相关滤波的实时跟踪算法[J]. 熊昌镇,王润玲,邹建成.  浙江大学学报(工学版). 2019(08)
[2]粒子滤波器及其在目标跟踪中的应用[J]. 江宝安,卢焕章.  雷达科学与技术. 2003(03)



本文编号：3649913