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        鑫茂光電
        資訊分類(lèi)

        光電所在基于人工智能的運動(dòng)目標跟蹤研究方面取得進(jìn)展

        • 分類(lèi):公司新聞
        • 作者:
        • 來(lái)源:
        • 發(fā)布時(shí)間:2019-09-27 09:59
        • 訪(fǎng)問(wèn)量:

        【概要描述】光電所光電探測與信號處理研究室研究員等帶領(lǐng)的研究團隊針對復雜場(chǎng)景飛機目標實(shí)時(shí)跟蹤的實(shí)際應用

        光電所在基于人工智能的運動(dòng)目標跟蹤研究方面取得進(jìn)展

        【概要描述】光電所光電探測與信號處理研究室研究員等帶領(lǐng)的研究團隊針對復雜場(chǎng)景飛機目標實(shí)時(shí)跟蹤的實(shí)際應用

        • 分類(lèi):公司新聞
        • 作者:
        • 來(lái)源:
        • 發(fā)布時(shí)間:2019-09-27 09:59
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        詳情

          標跟蹤是計算機視覺(jué)領(lǐng)域一個(gè)重要的研究熱點(diǎn),應用范圍廣,包括無(wú)人機監察、無(wú)人駕駛、行人與車(chē)輛監控等。目標跟蹤從上世紀50年代初起源至今,盡管已有大量研究成果,但對于復雜場(chǎng)景的實(shí)時(shí)目標跟蹤依舊難以實(shí)現。目標跟蹤過(guò)程中的目標變形、光照變化、尺度變化、快速運動(dòng)與模糊、遮擋等依然是穩定跟蹤目標的艱巨挑戰。

          目前,主流的目標跟蹤算法主要有傳統目標跟蹤方法和基于深度學(xué)習的目標跟蹤算法。傳統目標跟蹤方法在跟蹤實(shí)時(shí)性上表現較好,但是由于特征提取能力受限,導致在不同應用環(huán)境下準確性和魯棒性受限?;谏疃葘W(xué)習的目標跟蹤算法特征提取能力很強,但其計算復雜實(shí)時(shí)性難以保證。

          光電所光電探測與信號處理研究室研究員等帶領(lǐng)的研究團隊針對復雜場(chǎng)景飛機目標實(shí)時(shí)跟蹤的實(shí)際應用,對Multi-Domain Networks深入研究,基于其在跟蹤準確性上的優(yōu)異表現,提出了簡(jiǎn)約跟蹤框架Fast Deep learning Tracking Networks(FDLAT Net),通過(guò)深度網(wǎng)絡(luò )的多層特征增強了目標特征及表示有效克服了目標姿態(tài)、復雜場(chǎng)景干擾等問(wèn)題。

          研究團隊進(jìn)一步通過(guò)全連接層與回歸層的優(yōu)化,在有效地提升了目標跟蹤的處理速度的同時(shí)也很好地提升了目標識別的準確性和目標跟蹤的精度,使算法對姿態(tài)變化、場(chǎng)景干擾、尺度變化等情形下的目標都實(shí)現了穩定跟蹤,并達到實(shí)時(shí)跟蹤的要求。

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