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針對(duì)孿生區(qū)域候選網(wǎng)絡(luò)（RPN）易受干擾且目標(biāo)丟失后無(wú)法跟蹤的問(wèn)題，引人錨框掩碼網(wǎng)絡(luò)機(jī)制，設(shè)計(jì)種新型孿生RPN模型。設(shè)置多尺度模板圖片，并將其與目標(biāo)圖片進(jìn)行卷積操作，實(shí)現(xiàn)全圖檢測(cè)以避免目標(biāo)丟失。通過(guò)對(duì)前三幀圖片的IoU熱度圖進(jìn)行學(xué)習(xí)，預(yù)測(cè)連續(xù)幀目標(biāo)錨框掩碼，簡(jiǎn)化計(jì)算并排除其他目標(biāo)干擾。在ⅴoT2016和 OTB00數(shù)據(jù)集中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該模型對(duì)ⅤOT2016數(shù)據(jù)集檢測(cè)幀率達(dá)到24.6 frame/s，預(yù)期平均覆蓋率為0.3445，對(duì)OTB100數(shù)據(jù)集的檢測(cè)準(zhǔn)確率和成功率分別為0.862和0.642。基于攝像頭采集數(shù)據(jù)的目標(biāo)丟失及干擾測(cè)試表明，該模型具有良好的抗干擾性與實(shí)時(shí)性。
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