改进图卷积神经网络的目标跟踪算法在体育运动场景中的应用

作者：吕增辉; 张一三

来源：喀什大学学报, 2023, 44(06): 66-70.

DOI：10.13933/j.cnki.2096-2134.2023.06.013

• 图卷积神经网络
• 目标跟踪算法
• 体育运动场景
• 邻接矩阵
• 搜索区域

为提高目标跟踪算法在复杂体育场景中的跟踪能力，改进图卷积神经网络邻接矩阵构建方式、动态调整搜索区域，进而优化体育运动场景中目标跟踪算法.改进的图卷积神经网络基于互信息构建邻接矩阵，通过两层图卷积神经网络融合特征信息、变换特征维度，节点特征与其邻接节点特征融合结果作为全连接层的输入，得出运动目标姿态预测值.自适应动态调整搜索区域的目标跟踪策略，采用4个相邻两帧运动距离上限值自适应调整搜索区域的放大倍数，准确捕获目标所在区域.测试结果表明，该方法可以较好解决光照变化、姿态变化、物体遮挡条件的运动目标跟踪问题，目标跟踪精准度区间为[94.4%,98.1%]，有效提升了改进图卷积神经网络跟踪能力.

• 出版日期2023
• 单位合肥鑫晟光电科技有限公司; 安徽医科大学