一种利用像素级时空特征记忆库的视频目标跟踪方法

本发明属于计算机视觉技术领域，具体为一种利用像素级时空特征记忆库的视频目标跟踪方法。本发明方法包括：剪裁动态目标图像和搜索区域图像、提取图像特征、像素级在线预测、像素级更新策略“融合‑替换”、特征增强与像素级匹配和头部网络结构实现目标跟踪等步骤。本发明在输入目标在初始帧的初始框后，通过高效地利用记忆库，节约存储资源和计算资源，能有效应对目标在视频中的外观变化等场景，具备很高的自适应性和鲁棒性。同时，本方法对于现阶段流行的卷积神经网络模型和Transformer模型均可实现快速部署。本方法适用于在计算机辅助视频分析场景下，自动生成任意目标在视频中的包围框并跟踪，可用于安防监控分析、自动驾驶、人机交互等。
复旦大学 | 复旦大学义乌研究院
张文强 | 周泽楚 | 周新宇