%0 Journal Article %A 李明杰 %A 冯有前 %A 尹忠海 %A 周诚 %A 董方昊 %T 一种用于单目标跟踪的锚框掩码孪生RPN模型 %D 2019 %R 10.19678/j.issn.1000-3428.0053937 %J 计算机工程 %P 216-221 %V 45 %N 9 %X 针对孪生区域候选网络(RPN)易受干扰且目标丢失后无法跟踪的问题,引入锚框掩码网络机制,设计一种新型孪生RPN模型。设置多尺度模板图片,并将其与目标图片进行卷积操作,实现全图检测以避免目标丢失。通过对前三帧图片的IOU热度图进行学习,预测连续帧目标锚框掩码,简化计算并排除其他目标干扰。在VOT2016和OTB100数据集中的实验结果显示,该模型对VOT2016数据集检测帧率达到24.6 frame/s,预期平均覆盖率为0.344 5,对OTB100数据集的检测准确率和成功率分别为0.862和0.642。基于摄像头采集数据的目标丢失及干扰测试表明,该模型具有良好的抗干扰性与实时性。 %U http://www.ecice06.com/CN/10.19678/j.issn.1000-3428.0053937