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24小时咨询热线摘 要：本发明提出一种基于重参数卷积和特征过滤器的目标跟踪方法与系统，该方法包括：构建得到特征提取子网络；将多个卷积分支压缩成一个单一的卷积块以构建得到无批次归一化重参数卷积模块；构建得到特征融合网络，通过特征融合网络中的特征过滤器对目标模板深度特征以及搜索区域深度特征进行融合，以获得中间融合特征；将目标模板深度特征进行优化以获得最终的模板特征并进行融合得到分数预测图；对分数预测图中得分最高的目标候选块进行目标跟踪。本发明通过提出的特征提取子网和特征融合网络，获得丰富的通道和空间信息，从而对重要信息的特征进行增强以获得中间融合特征，提高相似度计算的准确性，实现更准确的跟踪效果。
著 录 项：
| 专利/申请号： | CN202310121706.2 | 专利名称： | 基于重参数卷积和特征过滤器的目标跟踪方法与系统 |
| 申请日： | 2023-02-16 | 申请/专利权人 | 南昌工程学院 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 江西省南昌市高新区天祥大道289号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | 分类号： | G06T7/246搜分类 跟踪搜索 |
| 公开/公告日： | 2023-05-30 | 转让价格： | 面议 |
| 公开/公告号： | CN115880337B | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 2024/11/05 | 开放许可声明 | IPC(主分类): G06T 7/246 声明编号: XK2024980009076 专利号: ZL 202310121706.2 申请日: 2023.02.16 专利权人: 南昌工程学院 联系方式: 联系人姓名：黄茜 邮编：330000 地址：江西省南昌市高新区天祥大道289号 电子邮箱：82695396@qq.com 电话：13672220317 发明名称: 基于重参数卷积和特征过滤器的目标跟踪方法与系统 使用费支付方式: 无偿 使用费支付标准: 0元 授权公告日: 2023.05.30 许可期限届满日: 2025.12.31 生效日期: 2024.11.05 |
| 2023/05/30 | 授权 | |
| 2023/04/18 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06T 7/246 专利申请号: 202310121706.2 申请日: 2023.02.16 |
| 2023/03/31 | 公开 |
