激光与光电子学进展, 2020, 57 (4): 041502, 网络出版: 2020-02-20   

基于卷积神经网络的特征融合视频目标跟踪方法 下载: 1489次

Feature Fusion Video Target Tracking Method Based on Convolutional Neural Network
作者单位
1 沈阳建筑大学信息与控制工程学院, 辽宁 沈阳 110168
2 沈阳理工大学自动化与电气工程学院, 辽宁 沈阳 110168
3 东北大学机械工程与自动化学院, 辽宁 沈阳 110168
引用该论文

刘美菊, 曹永战, 朱树云, 杨尚奎. 基于卷积神经网络的特征融合视频目标跟踪方法[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(4): 041502.

Meiju Liu, Yongzhan Cao, Shuyun Zhu, Shangkui Yang. Feature Fusion Video Target Tracking Method Based on Convolutional Neural Network[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(4): 041502.

引用列表
1、 细粒度显著区域引导的遥感图像场景分类激光与光电子学进展, 2023, 60 (4): 0428001
2、 基于卷积神经网络的现场勘查照片分类方法激光与光电子学进展, 2023, 60 (4): 0410007
3、 基于孪生网络快速运动弱目标实时跟踪激光与光电子学进展, 2022, 59 (4): 0410011
4、 基于视频时空特征学习的近岸海浪周期检测激光与光电子学进展, 2021, 58 (24): 2401001
5、 基于无监督网络的手机屏幕缺陷分割方法激光与光电子学进展, 2021, 58 (20): 2015003
6、 基于改进YOLOv3的多目标跟踪算法研究激光与光电子学进展, 2021, 58 (16): 1610004
7、 基于深度卷积神经网络的大气湍流强度估算中国激光, 2021, 48 (4): 0401018
8、 基于改进SiamFC的实时目标跟踪算法激光与光电子学进展, 2021, 58 (6): 615003
9、 一种基于改进SiameseRPN的全景视频目标跟踪算法激光与光电子学进展, 2020, 57 (24): 241008

刘美菊, 曹永战, 朱树云, 杨尚奎. 基于卷积神经网络的特征融合视频目标跟踪方法[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(4): 041502. Meiju Liu, Yongzhan Cao, Shuyun Zhu, Shangkui Yang. Feature Fusion Video Target Tracking Method Based on Convolutional Neural Network[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(4): 041502.

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