Resumen

El seguimiento de objetivos es propenso a problemas como la pérdida de objetivo y el salto de identidad cuando el objetivo está oculto y la actitud cambia. Para resolver este fenómeno, este artículo propone el algoritmo adaptativo de detección de objetos bajo múltiples mecanismos basado en GAN. Este algoritmo introduce un mecanismo de penalización de gradiente en el discriminador y utiliza la estructura relativa del discriminador para reconstruirlo, con el fin de mejorar la capacidad discriminatoria del discriminador. Luego, a través del mecanismo de retroalimentación, los datos obtenidos se retroalimentan a la red generadora a tiempo, y se utiliza el mecanismo genético para acelerar la localización de las áreas clave de la imagen. Los resultados experimentales muestran que en comparación con otros algoritmos existentes, este algoritmo puede localizar y distinguir eficazmente bajo diferentes entornos. Además, el objetivo sigue manteniendo una alta resolución. Cuando el objetivo está oculto, puede evitar eficazmente el fenómeno de pérdida de objetivo

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Seguimiento de objetivo; Oculto; Ajuste adaptativo; Algoritmo de detección de objetos; GAN; Discriminador
• Keywords:Target tracking; Occluded; Adaptive adjustment; Object detection algorithm; GAN; Discriminator