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摘 要:本发明提出一种基于Transformer的孪生多模态目标跟踪方法,获取场景中的RGB图像信息和热力图像信息;通过预训练的ResNet网络提取不同模态的高级特征,同时基于孪生网络的跨模态特征融合网络以获得不同模态的共同特征;然后将对应模态的高级特征输入到针对多模态设计的Transformer模块中进行跨模态信息融合,再输入到基于全连接卷积神经网络的回归网络中进行最终检测框的回归,在此过程中产生的误差将会反向传播到前序各个网络中,根据最终权重网络构建目标跟踪网络,以对多模态情况下的目标进行跟踪。本发明可准确预测物体在各模态的位置信息,提高目标跟踪与定位准确度,可广泛应用于多种场景。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202211376018.2 | 专利名称: | 基于Transformer的孪生多模态目标跟踪方法 |
申请日: | 2022-11-04 | 申请/专利权人 | 华东交通大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/246搜分类 机器视觉 计算机算法 跟踪搜索 |
公开/公告日: | 2023-02-07 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN115423847B | 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) |
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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 | |
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 |