【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于视觉目标跟踪，涉及多模态信息的深度融合目标跟踪方法。
技术介绍
1、在单目标跟踪技术中，构建精准的目标模型、有效的数据融合、及时的模型更新是至关重要的。设计适应不同场景需求的模型，并精确度量其融合与更新策略，是确保跟踪准确性的关键因素。传统的目标跟踪技术主要依赖单一模态的数据输入，如视频图像序列，这在多变环境下容易受到光照、遮挡和背景干扰的影响，从而降低跟踪准确性。此外，单模态系统往往在动态环境中表现出较低的适应性和灵活性，尤其是在目标快速移动或场景突然变化时。
2、现有的多模态目标跟踪方法在信息融合处理方面仍有提升空间。如何有效整合不同模态的信息，以及如何设计一种能够动态调整的融合策略以适应环境变化，成为提升多模态跟踪系统性能的关键。此外，对于融合算法的实时性和资源消耗问题也需进一步优化，以满足实际应用中对效率和计算资源的要求。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供多模态信息的深度融合目标跟踪方法，解决了现有技术中的单模态系统，因目标外观和环境变化容易导致跟踪失败的问题。
2、本专利技术所采用的技术方案是，多模态信息的深度融合目标跟踪方法，按照以下步骤实施：
3、步骤1、对给定目标，构建多模态的模型，包括颜色模型和形状模型；
4、步骤2、随机初始化粒子群；
5、步骤3、对候选目标进行粒子滤波搜索，获得最优解，过程是：
6、3.1)计算颜色置信度与形状响应置信度；
7、3.2)对颜
8、3.3)粒子的重采样；
9、步骤4、更新模型；
10、步骤5、循环步骤，对于下一频帧，重新循环步骤3和步骤4，直至完成所有频帧的跟踪处理。
11、本专利技术的有益效果是，通过构建颜色模型并引入双线性插值hog特征，建立高密度、高维度形状模型；采用深层次自适应高置信度权衡策略和量纲层级归一化，实现模型内外多置信度的有效融合，提高目标跟踪的准确性；同时，针对模型更新设计分级非线性学习率曲线，保持跟踪稳定性，并通过粒子滤波提升跟踪速度和鲁棒性，显著优化了目标跟踪的准确度和适应性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.多模态信息的深度融合目标跟踪方法，其特征在于，按照以下步骤实施：
2.根据权利要求1所述的多模态信息的深度融合目标跟踪方法，其特征在于，步骤1中，具体过程是：
3.根据权利要求1所述的多模态信息的深度融合目标跟踪方法，其特征在于，步骤2中，具体过程是：
4.根据权利要求1所述的多模态信息的深度融合目标跟踪方法，其特征在于，步骤3.1)中，具体过程是：
5.根据权利要求1所述的多模态信息的深度融合目标跟踪方法，其特征在于，步骤3.2)中，具体过程是：
6.根据权利要求1所述的多模态信息的深度融合目标跟踪方法，其特征在于，步骤3.3)中，具体过程是：
7.根据权利要求1所述的多模态信息的深度融合目标跟踪方法，其特征在于，步骤4中，具体过程是：
【技术特征摘要】
1.多模态信息的深度融合目标跟踪方法，其特征在于，按照以下步骤实施：
2.根据权利要求1所述的多模态信息的深度融合目标跟踪方法，其特征在于，步骤1中，具体过程是：
3.根据权利要求1所述的多模态信息的深度融合目标跟踪方法，其特征在于，步骤2中，具体过程是：
4.根据权利要求1所述的多模态信息的深度融合目标跟踪方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：高伟，薛杉，田文昊，田杰，胡秋霞，姚杰献，杨举，李川，王新雷，仇小鹏，王志豪，王豪，刘凯，李靖宇，
申请(专利权)人：西安航空学院，
类型：发明
国别省市：
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