基于自适应时间与序列化时空特征的目标跟踪方法与系统

本发明提出一种基于自适应时间与序列化时空特征的目标跟踪方法与系统，首先在双分支跟踪网络框架下，基于深度卷积神经网络和自适应时间模块，构建得到特征提取网络；在提取目标特征的基础上，目标模板分支特征通过序列化时空特征模块得到增强的目标模板特征信息；将该特征信息输入到模型预测器，通过模型预测器得到适应性卷积核；搜索区域分支特征经过特征提取网络与卷积核进行卷积，得到融合之后的得分图，即进一步实现目标跟踪。在本发明中，通过重构基于自适应时间特征表示与序列化时空特征模块进行特征融合，从而提高了给定的目标图像和搜索区域图像的特征融合的性能，最终实现更加精确的目标跟踪。