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摘 要:本发明提出一种基于卷积神经网络字典对学习的目标跟踪方法及系统,该方法包括:在第一帧目标图像进行采样处理以生成正候选样本,根据正候选样本训练得到边界框回归模型;在后续帧目标框内的目标图像的邻域内重新进行采样以生成正负候选样本,对卷积神经网络模型的全连接参数进行微调;基于空间距离机制以及卷积神经网络模型获得训练样本的深度特征,基于训练样本的深度特征进行字典对模型学习以获得初始字典对;基于训练样本的特征并进行联合字典对模型学习;通过联合字典对中的原子的线性组合表示候选目标图像样本,以实现目标图像定位跟踪。本发明提出的目标跟踪方法,具有很好的鲁棒性与精确度,可以更好地处理目标外观变化,实现目标跟踪。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110707429.4 | 专利名称: | 基于卷积神经网络字典对学习的目标跟踪方法与系统 |
申请日: | 2021-06-25 | 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 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 2021-09-24 | 转让价格: | 14900.0元 |
公开/公告号: | CN113256685B | 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) |
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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) |
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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 | |
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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 |