Para abordar la insuficiente capacidad discriminativa del algoritmo D3S sobre el objetivo de seguimiento, se propone un algoritmo de seguimiento de objetivos en video basado en optimización en línea de doble rama y fusión de características. Primero, se construye un clasificador de optimización en línea de doble rama para realizar una localización secundaria del objetivo, obteniendo así un mapa de respuesta de ubicación más preciso; luego, en el nivel de características se realiza la fusión del mapa de respuesta con las características de búsqueda, y mediante el módulo encoder se promueve el proceso de fusión para destacar aún más las características del objetivo de seguimiento; finalmente, a través del módulo encoder se actualizan las características de la plantilla, ajustando las diferencias entre características, mejorando la capacidad discriminativa del módulo de segmentación. Los experimentos se realizaron en los conjuntos de datos VOT2018 y UAV123. En comparación con el algoritmo original, el mejorado aumentó el EAO en un 2.9% en el conjunto VOT2018, el éxito en un 2.4% y la precisión en un 2.9% en el conjunto UAV123. Los resultados experimentales demuestran que el método propuesto mejora la capacidad discriminativa del algoritmo y además incrementa la precisión y robustez.

seguimiento de objetivos en video; segmentación de objetivos; optimización en línea; fusión de características; mecanismo de atención