融合检测机制的鲁棒相关滤波视觉跟踪算法

为了解决相关滤波视觉跟踪算法在复杂场景中产生的跟踪漂移问题, 提出一种融合检测机制的相关滤波跟踪框架。利用时空正则化滤波器作为跟踪器, 同时使用线性核相关滤波器作为检测器。当跟踪器与目标进行相关计算得到的响应图为多个峰值时, 激活检测器, 对多个峰值进行相关匹配, 获得重检测结果; 同时, 使用平均峰值相关能量的滤波器模型更新策略得到更加可靠的检测器, 以达到提高跟踪精度和算法鲁棒性的目的。在OTB2015、Temple color 128和VOT2016数据平台上的实验结果表明, 与近年提出的性能较出色的跟踪算法相比, 本文算法在目标运动模糊、相似背景干扰和光照变化等复杂场景中具有更好的鲁棒性和准确性, 且跟踪精度和成功率上均有提高。     

基于双模态融合网络的目标检测算法

针对红外图像和可见光图像的融合目标检测问题,提出一种基于双模态融合网络的目标检测算法。在同时输入红外和可见光图像对后,利用设计的红外编码器提取红外图像空间特征信息;通过设计的可见光编码器将可见光图像从垂直和水平两个空间方向聚合特征,通过精确的位置信息对通道关系进行编码;最后,采用提出的门控融合网络自适应调节两路特征的权重分配,实现跨模态特征融合。在KAIST行人数据集上,与基准算法YOLOv5-n单独检测可见光图像和红外图像的结果相比,所提算法检测精度分别提升15.1%和2.8%;与基准算法YOLOv5-s相比,检测精度分别提升14.7%和3%;同时,检测速度在两个不同基准算法模型上分别达到117.6 FPS和102 FPS。在自建的GIR数据集上,所提算法的检测精度和速度也同样具有明显优势。此外,该算法还能对单独输入的可见光或红外图像进行目标检测,且检测性能与基准算法相比有明显提升。