Para resolver o problema da capacidade discriminativa insuficiente do algoritmo D3S sobre o alvo de rastreamento, propõe-se um algoritmo de rastreamento de alvos em vídeo baseado em otimização online de dupla ramificação e fusão de características. Primeiramente, é construído um classificador de otimização online de dupla ramificação para realizar uma localização secundária do alvo, obtendo um mapa de resposta de posição do alvo mais preciso; em seguida, a fusão do mapa de resposta com as características de busca é realizada na camada de características, e o módulo codificador promove o processo de fusão, destacando ainda mais as características do alvo rastreado; finalmente, por meio do módulo codificador, é realizada a atualização das características do template, ajustando as diferenças entre as características para melhorar a capacidade discriminativa do módulo de segmentação. Experimentos foram realizados com os conjuntos de dados VOT2018 e UAV123; em comparação com o algoritmo original, o algoritmo aprimorado aumentou o EAO em 2,9% no conjunto VOT2018, a taxa de sucesso em 2,4% e a precisão em 2,9% no conjunto UAV123. Os resultados experimentais mostram que o método proposto melhora a capacidade discriminativa do algoritmo e ainda aumenta a precisão e a robustez.

rastreamento de alvos em vídeo; segmentação de alvos; otimização online; fusão de características; mecanismo de atenção