技术总结
本发明提出了一种基于PVANET神经网络的目标跟踪方法。该方法不再使用Edgeboxes算法进行不同尺度的候选样本的提取，而是改用PVANET神经网络进行深度特征提取，并将浅层网络输出具有的空间信息的深度特征和深层网络输出的具有的判别能力的深度特征进行融合，在融合后的深度特征的基础上，利用PVANET神经网络中的RPN层进行不同尺度的候选样本的提取，并同时输出候选样本所对应的融合后的深度特征。该方法在利用神经网络中具有强大表征能力的深度特征的基础上，进行特征融合和不同尺度的候选样本的提取，从而提高目标跟踪精度。该方法是一种鲁棒性的跟踪算法，能在不同的跟踪场景中取得不错的效果。
技术研发人员：罗均;高建焘;李小毛;谢少荣;彭艳
受保护的技术使用者：上海大学
技术研发日：2018.06.08
技术公布日：2018.11.27