基于模板更新和重检测的长时目标跟踪研究

来源：计算机工程与科学杂志2024年第12期北京时间：

作者：徐淑萍, 卫浩波, 孙洋洋, 万亚娟

单位：（西安工业大学计算机科学与工程学院，陕西 西安 710021）

摘要：为解决长时目标跟踪场景中由于遮挡、超出视野导致的目标频繁丢失与重现的问题，设计了一种基于模板更新和重检测的长时目标跟踪算法(LTUSiam)。首先，在跟踪器SiamRPN的基础上，引入三级级联的门控循环单元对目标状态进行判断，选择合适的时机自适应更新模板信息。其次，提出一种基于模板匹配的重检测算法，使用候选区域提取模块重定位目标位置和大小，使用评价得分序列对目标丢失的情况进行判断，以确定下一帧的跟踪状态。实验结果显示，LTUSiam在LaSOT数据集上的成功率和准确率分别达到了0.566和0.556，在VOT 2018_LT数据集上的F1值为0.644，表明其在处理目标丢失与重现问题时有更好的鲁棒性，有效地改善了长时跟踪的性能。

关键词：长时跟踪,孪生网络,模板更新,重检测,