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方针跟踪是较量机视觉范畴一个主要的研究热点，应用局限广，包罗无人机监察、无人驾驶、行人与车辆监控等。方针跟踪从上世纪50年月初发源至今，尽管已有大量研究功效，但对于复杂场景的实时方针跟踪依旧难以实现。方针跟踪过程中的方针变形、光照转变、标准转变、快速活动与恍惚、遮挡等依然是不乱跟踪方针的艰难挑战。
今朝，主流的方针跟踪算法首要有传统方针跟踪方式和基于深度进修的方针跟踪算法。传统方针跟踪方式在跟踪实时性上示意较好，然则因为特征提取能力受限，导致在分歧应用情况下正确性和鲁棒性受限。基于深度进修的方针跟踪算法特征提取能力很强，但其较量复杂实时性难以包管。
光电所光电探测与旌旗处理研究室徐智勇、张建林研究员等率领的研究团队针对复杂场景飞机方针实时跟踪的实际应用，对Multi-Domain Networks深入研究，基于其在跟踪正确性上的优异示意，提出了简约跟踪框架Fast Deep learning Tracking Networks（FDLAT Net）如下图，经由深度收集的多层特征增加了方针特征及透露有效战胜了方针姿态、复杂场景干扰等问题。
FDLAT Net架构
研究团队进一步经由全保持层与回来层的优化，在有效地提拔了方针跟踪的处理速度的同时也很好地提拔了方针识其余正确性和方针跟踪的精度，使算法对姿态转变、场景干扰、标准转变等景遇下的方针都实现了不乱跟踪，并达到实时跟踪的要求。
论文链接：http://www.oejournal.org/mv_html/j00001/2019-09/A190912000005_WEB.htm
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