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基于深浅层特征融合的孪生网络目标跟踪算法
《北京航空航天大学学报》2025年第3期973-984,共12页王子康 姚文进 薛尚捷 司婷波 
深度学习相关的目标跟踪算法在利用深浅层特征融合时,未考虑分类分支与回归分支的差异性,两分支均使用同一融合特征,不能同时满足各自分支的不同任务要求。依据分类分支与回归分支的不同任务要求与深浅层特征之间的关系,提出了一种新的...
关键词：目标跟踪 孪生网络 分类 回归 深浅层特征融合 分类与IoU联合训练 
基于改进模糊TOPSIS的网络目标威胁评估方法
《指挥信息系统与技术》2025年第1期52-58,共7页高菁 李作康 陈鹏 王妍妍 王玉坤 
为了迅速有效对社交网络的目标进行威胁评估,针对社交网络舆情多属性决策问题,提出了一种基于改进模糊理想解排序法(TOPSIS)的网络目标威胁评估方法,并用算例证明了其可行性和实用性。该方法基于模糊理论和TOPSIS方法,通过构造得分函数...
关键词：理想解排序法(TOPSIS) 模糊理论 网络舆情 风险评估 
考虑注意力的无锚框孪生网络目标跟踪算法
《计算机应用与软件》2024年第12期268-274,共7页孙仕棚 兰时勇 
四川省科技厅重点研发项目(2021YFG0300);视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室开放研究项目。
孪生(Siamese)网络是解决视觉目标跟踪任务的一种重要方法。无填充孪生网络(SiamDW)的跟踪器采用区域推荐网络(RPN)来进行目标的定位,需要预先设置锚框的高宽比等超参数,不仅调参繁杂,而且跟踪的准确率较低。为解决此问题,提出一种考虑...
关键词：孪生网络 目标跟踪 无锚框设计 无填充 通道注意力 
基于ShuffleNetV2的孪生网络目标跟踪算法
《软件导刊》2024年第12期255-261,共7页杨国宇 董琴 
孪生网络跟踪算法可将跟踪问题转换为相似性匹配问题,然而多数算法无法在移动端或算力不足的嵌入式设备中实现工程应用。为此,提出一种基于孪生网络的轻量级跟踪算法,选择可以在移动端使用的ShuffleNetV2作为核心网络。针对原网络的不足...
关键词：目标跟踪 ShuffleNetV2 孪生网络 注意力机制 
基于稀疏注意力的孪生网络目标跟踪算法
《控制与决策》2024年第12期4017-4026,共10页陈志旺 杨天宇 曹索航 吕昌昊 彭勇 
河北省研究生专业学位精品教学案例(库)项目(KCJPZ2023012);国家自然科学基金项目(61573305);河北省自然科学基金项目(F2022203038,F2019203511)。
利用改进的Inception-Resnet-V2(IRV2)网络和局部-全局-局部(local-global-local,LGL)模块设计一种结合CNN和Transformer编码结构的孪生网络SiamLGL(siamese local-global-local network)用于目标跟踪.首先,算法特征提取部分采用改进后...
关键词：目标跟踪 孪生网络 Inception-Resnet-V2网络 稀疏注意力 Distance-IoU损失 
无锚框关键点与注意力机制结合的自适应孪生网络目标追踪方法
《模式识别与人工智能》2024年第11期974-985,共12页袁帅 窦慧泽 耿金玉 栾方军 
国家自然科学基金面上项目(No.62073227);辽宁省科技厅基金项目(No.2023JH2/101300212)资助。
目前孪生网络目标追踪算法在目标候选框的生成阶段计算复杂度较高,导致算法存在实时性较差以及在复杂场景中目标追踪精准度较低等缺陷.针对这些问题,文中提出无锚框关键点与注意力机制结合的自适应孪生网络目标追踪方法.首先,在孪生子...
关键词：孪生网络 无锚框关键点 注意力机制 全局特征 权重系数 
基于并行多外观特征的孪生网络目标跟踪算法
《控制与决策》2024年第11期3628-3636,共9页陈志旺 孙泽兵 吕昌昊 曹索航 彭勇 
国家自然科学基金项目(61573305);河北省自然科学基金项目(F2022203038,F2019203511)。
目标跟踪通常只能使用视频第1帧的外观信息,在线学习目标的外观特征,并预测后续帧中该目标的位置和大小.然而,跟踪过程中目标外观时刻变化,仅通过第1帧并不能准确描述后续目标的外观.针对上述问题,提出一种基于并行多外观特征的孪生网...
关键词：目标跟踪 孪生网路 外观特征 信息熵 
时空融合与判别力增强的孪生网络目标跟踪方法
《智能系统学报》2024年第5期1218-1227,共10页黄昱程 肖子旺 武丹凤 艾斯卡尔·艾木都拉 
孪生跟踪器的出现极大提升了跟踪任务性能。然而,当前跟踪器难以精准描述目标外观变化,造成面临遮挡和尺度变化等挑战时的性能衰减。另外,杂乱背景会产生干扰响应图,误导目标定位。为此,引入2个基于Transformer的跟踪模块用于提高孪生...
关键词：人工智能 深度学习 计算机视觉 目标跟踪 神经网络 TRANSFORMER 特征融合 时序建模 
基于改进型YOLO网络目标检测算法在乳腺肿瘤超声图像检测中的应用研究
《中国医学装备》2024年第9期23-27,共5页杨涛 杨岚兰 杨米扬 黄棋 叶双雨 付丽媛 赵红佳 
目的:实现基于改进型YOLO网络目标检测算法(YOLO算法)模型对乳腺肿瘤超声图像的检测方式优化升级。方法:选取Kaggle数据库上659幅乳腺肿瘤图像作为初始数据集,采用图像标注工具Labelimg对图中检测目标进行预标注,依照7∶3的比例将659幅...
关键词：人工智能(AI) 目标检测 乳腺肿瘤 乳腺超声 YOLO算法 
基于图网络与IoU感知的孪生网络目标跟踪算法
《控制与决策》2024年第9期2867-2875,共9页陈志旺 刁华康 袁宇 吕昌昊 彭勇 
国家自然科学基金项目(61573305);河北省自然科学基金项目(F2022203038,F2019203511)。
传统孪生网络目标跟踪算法采用互相关或者深度互相关的方式对模板帧与检测帧进行相似性度量,无法有效适应极端的目标形变.以无锚点框的目标跟踪算法为基础,设计一种基于图网络的IoU感知目标跟踪算法.首先,以Resnet50为基础,在每个残差...
关键词：目标跟踪 孪生网络 图网络 IoU感知 通道自适应调整 CIoU 
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