技術(shù)特征：

1.一種廣視角特征融合記憶網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)跟蹤算法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的廣視角特征融合記憶網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)跟蹤算法，其特征在于，所述s1步驟包括以下步驟：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的廣視角特征融合記憶網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)跟蹤算法，其特征在于，所述s2步驟包括以下步驟：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于廣視角特征融合記憶網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)跟蹤算法，其特征在于，所述s22步驟包括以下步驟：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于廣視角特征融合記憶網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)跟蹤算法，其特征在于，所述s23步驟包括以下步驟：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于廣視角特征融合記憶網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)跟蹤算法，其特征在于，所述s3步驟包括以下步驟：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于廣視角特征融合記憶網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)跟蹤算法，其特征在于，所述s4步驟包括以下步驟：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于廣視角特征融合記憶網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)跟蹤算法，其特征在于，所述s41步驟包括以下步驟：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于廣視角特征融合記憶網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)跟蹤算法，其特征在于，所述s411步驟包括以下步驟：

10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的融合軌跡關(guān)聯(lián)技術(shù)的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景多目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述s42步驟包括以下步驟：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種廣視角特征融合記憶網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)跟蹤算法，屬于計(jì)算機(jī)視覺與人工智能技術(shù)領(lǐng)域。解決了在無人機(jī)視角下處理遠(yuǎn)距離小尺寸目標(biāo)和快速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)跟蹤性能不足的技術(shù)問題。其技術(shù)方案為：包括以下步驟：S1、視頻幀預(yù)處理與目標(biāo)檢測(cè)；S2、圖片特征信息在廣視角融合記憶網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行深度融合；S3、自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)濾波AMF在濾波過程中引入了軌跡置信度建模；S4、在第一步關(guān)聯(lián)中，通過運(yùn)動(dòng)特征提取模型MFEM進(jìn)行首次關(guān)聯(lián)。本發(fā)明的有益效果為：通過跟蹤算法的動(dòng)態(tài)更新，逐步實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)位置的調(diào)整和優(yōu)化，最終獲得目標(biāo)的所有軌跡的信息。

技術(shù)研發(fā)人員：李洪均,張貝寧,陳俊杰,滕立平,謝正光
受保護(hù)的技術(shù)使用者：南通大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9