自适应双路间隔调控跟踪算法

卷积特征可有效解决复杂场景下的跟踪漂移问题，但特征提取耗时较长；传统手工算法跟踪速度快，然而精度有待提高。基于此，提出自适应双路间隔调控算法。针对目标尺度变化问题，使用多尺度特征训练跟踪器并依据质量评估自适应融合结果，为减少计算开销采用主成分分析降维；算法实时评估目标运动状态，在手工主线算法基础上间隔性地调用深度算法，在保证跟踪精度的同时尽可能地减少时间消耗。实验表明该算法实现了特征优势互补，精度可达0.91,GPU速度17.5 FPS。