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RGBT多模態(tài)視覺(jué)跟蹤方法綜述
DOI:
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作者:
作者單位:

曲阜師范大學(xué)網(wǎng)絡(luò )空間安全學(xué)院

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中國博士后科學(xué)基金,山東省自然科學(xué)基金,廣東省自然科學(xué)基金,曲阜師范大學(xué)科研基金


Survey of RGBT Multimodal Visual Tracking Methods
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    RGBT視覺(jué)跟蹤是指融合可見(jiàn)光和熱紅外多模態(tài)圖像信息進(jìn)行視覺(jué)跟蹤的新興熱點(diǎn)研究課題,合理融合可見(jiàn)光和熱紅外圖像的互補信息可以提高跟蹤器的性能和魯棒性。人工智能技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)了RGBT多模態(tài)視覺(jué)跟蹤的發(fā)展,深度學(xué)習技術(shù)逐漸代替傳統目標跟蹤方法,在精確度與速度方面更具有優(yōu)勢。對近年來(lái)RGBT多模態(tài)視覺(jué)跟蹤進(jìn)行了全面綜述,整理了RGBT多模態(tài)視覺(jué)跟蹤的發(fā)展歷程,歸納和討論了相關(guān)算法,具體包括基于相關(guān)濾波的方法和基于深度學(xué)習的方法;回顧了RGBT多模態(tài)視覺(jué)跟蹤數據集的發(fā)展歷史,介紹了算法性能評估指標,分析了不同方法在評估數據集上的性能,展望了RGBT多模態(tài)視覺(jué)跟蹤的未來(lái)研究趨勢。旨在為相關(guān)研究者提供全面的概覽和參考,以促進(jìn)RGBT多模態(tài)視覺(jué)跟蹤領(lǐng)域的研究和發(fā)展。

    Abstract:

    RGBT visual tracking refers to the emerging hot research topic of fusing visible and thermal infrared multimodal image information for visual tracking, and the reasonable fusion of complementary information of visible and thermal infrared images can improve the performance and robustness of trackers. Artificial intelligence technology has promoted the development of RGBT multimodal visual tracking, and deep learning technology gradually replaces the traditional target tracking method, which has more advantages in terms of accuracy and speed. This paper is presented to organize the development history of RGBT multimodal visual tracking, summarize and discuss related algorithms, specifically including correlation filtering-based methods and deep learning-based methods, review the development history of evaluation datasets, introduce algorithm performance evaluation metrics, analyze the performance of different algorithms on evaluation datasets, and look forward to the future research trends of RGBT multimodal visual tracking methods with deep learning are presented. This paper aims to provide a comprehensive overview and reference for related researchers to promote research and development in RGBT multimodal vision tracking.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

楊曉麗,張馨月,于濤,高鵬,王茂勵. RGBT多模態(tài)視覺(jué)跟蹤方法綜述計算機測量與控制[J].,2024,32(9):1-8.

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  • 收稿日期:2023-08-29
  • 最后修改日期:2023-09-29
  • 錄用日期:2023-10-07
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2024-10-08
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