发明专利已授权

基于特征重映射的视觉目标跟踪方法

Name: 基于特征重映射的视觉目标跟踪方法
Brand: 西安理工大学
SKU: 2023102278773
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310227877.3 📄 发布日：2026/03/13

著录项目信息

申请日

2023-03-09

公开号

CN116309711B

公开日

2025-09-09

申请人

西安理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_246

IPC 分类号

G06T7_246 , G06V10_44 , G06V10_80 , G06V10_764 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

目标跟踪计算机视觉图像识别人工智能算法目标跟踪

应用场景

智能视频监控, 自动驾驶, 机器人导航, 人机交互, 无人机视觉导航

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明基于特征重映射的视觉目标跟踪方法，步骤包括：1)骨干网络分别提取模板特征和搜索区域特征，计算深度互相关，经过分类分支和回归分支，生成分类特征图和回归特征图；2)构建干扰评估网络，得到响应图，分析是否存在相似目标或杂波干扰；3)启用特征重映射网络获得重映射模板特征和重映射搜索区域特征，进行深度互相关计算，生成重映射分类响应图；4)融合重映射分类响应图，解算被并获得最终跟踪目标位置；5)在线收集干扰集和目标集并构建在线样本集合，计算在线样本集合的损失，梯度回传更新特征重映射网络的参数。本发明的方法，通过重映射提高目标特征的判别性，提升跟踪方法抗干扰性能。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN116309711B

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于领域自适应的跨域目标检测方法

当前第 / 件

基于原型网络的深度领域自适应图像分类方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_246)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖50个领域

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