一种建立噪声环境下对目标精确跟踪网络的方法

本发明公开了一种建立噪声环境下对目标精确跟踪网络的方法，包括以下步骤：设置对抗性噪声训练的训练次数，噪声发生器产生噪声的种类和大小，跟踪器损失函数的平衡系数；将一对图片对送入噪声发生器，噪声发生器根据设置的相关参数对图片对加入噪声，处理后的图片对送入骨干网络进行特征提取；将特征提取后得到的响应图进行分类和回归，从而得到当前帧的跟踪结果，而后迭代运行这一流程至遍历测试数据集的全部视频序列的全部视频帧；将每一帧的跟踪结果记录保存，并定量分析跟踪精确度和跟踪成功率。本发明在最大化BCE loss值的条件下，通过训练使最后的跟踪器损失值最小，从而让跟踪器能够在保证对干净视频跟踪效果的同时应对各种噪声环境下的跟踪。

《一种建立噪声环境下对目标精确跟踪网络的方法》是一发明专利，专利号为 2023105308516，当前法律状态为已下证，由电子科技大学长三角研究院（湖州）提出申请，发明人为李福生;段裕龙;鲁欣;张焕龙;赵彦春，申请日期为2023-05-12，公开（公告）日期为2025-12-02，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/246 (2017.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：计算机视觉无人机侦查视频监控自动驾驶无人驾驶物联网人工智能大数据追踪器汽车视频传输计算机网络技术数据处理。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种建立噪声环境下对目标精确跟踪网络的方法，包括以下步骤：设置对抗性噪声训练的训练次数，噪声发生器产生噪声的种类和大小，跟踪器损失函数的平衡系数；将一对图片对送入噪声发生器，噪声发生器根据设置的相关参数对图片对加入噪声，处理后的图片对送入骨干网络进行特征提取；将特征提取后得到的响应图进行分类和回归，从而得到当前帧的跟踪结果，而后迭代运行这一流程至遍历测试数据集的全部视频序列的全部视频帧；将每一帧的跟踪结果记录保存，并定量分析跟踪精确度和跟踪成功率。本发明在最大化BCE loss值的条件下，通过训练使最后的跟踪器损失值最小，从而让跟踪器能够在保证对干净视频跟踪效果的同时应对各种噪声环境下的跟踪。

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