咨询电话:13280638997
传真:0533-3110363
邮箱:kefu@shizifang.com
著 录 项 目:
专利/申请号: | CN202510370363.2 | 专利名称: | 一种基于自适应关联的复杂场景下多目标追踪方法 |
申请日: | 2025-03-27 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江北新区华富路1号数智溪谷4号楼 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号: | G06T7/246 分类检索 |
公开/公告日: | 2025-07-04 | 转让价格: | 【平台担保交易】 |
公开/公告号: | CN119887850B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
浏览量: | 5 | 所属领域: | 计算机视觉 机器学习 智能视频监控专利转让搜索 |
应用场景:交通管理中的车辆与行人追踪;安防监控中的异常行为检测;无人机群体目标跟踪;工业自动化中的机器协作
摘 要:本发明提供了一种基于自适应关联的复杂场景下多目标追踪方法,包括:步骤1,获取包含多目标运动的视频帧序列,对视频帧序列进行预处理;步骤2,构建新的目标检测网络模型;新的目标检测网络模型以YOLO11模型作为基准模型,包括骨干网络、颈部网络和头部网络;步骤3,对新的目标检测网络模型进行整体多尺度特征训练与学习;步骤4,对目标检测网络模型进行性能评估与评价;步骤5,将检测框对象输入到追踪算法,预测目标轨迹。本发明引入自适应阈值和相机偏移补偿机制,增强了追踪在不同环境下的抗干扰能力。将本发明提出的模型进行消融实验,并与常用的深度学习模型对比,在相同的测试条件下,本发明具有优秀的检测和追踪性能。
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 |
申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
2014101273171 | 【发明】基于分层模糊c均值的图像分割方法 | 2025/10/15 |
2024112349125 | 【发明】一种鲁棒的无人机-无人船协同相对视觉定位方法和系统 | 2025/10/15 |
2025104137001 | 【发明】多重免疫荧光图像自动分析方法、介质及程序产品 | 2025/10/15 |
2022105822187 | 【发明】一种基于改进LSD的磁极倒转图信息抽取方法 | 2025/10/15 |
2023103160622 | 【发明】一种双分支图像异常检测方法、装置、设备及介质 | 2025/10/15 |
2025104547171 | 【发明】一种基于深度学习的乳腺癌预后预测的多模态融合方法 | 2025/10/15 |
2022106713420 | 【发明】基于多尺度损失函数的改进型U-Net云图分割方法 | 2025/10/15 |
2024119640662 | 【发明】基于计算机视觉的羽毛球落点预测方法及系统 | 2025/10/15 |
2025104137548 | 【发明】一种基于图神经网络的视频风格迁移姿态检测方法 | 2025/10/15 |
2025107673104 | 【发明】一种噪声抑制模态融合对齐的工业图像异常检测方法 | 2025/10/15 |