发明专利已授权

基于Transformer的孪生多模态目标跟踪方法

Name: 基于Transformer的孪生多模态目标跟踪方法
Brand: 华东交通大学
SKU: 2022113760182
Availability: InStock

📄 申请号：CN202211376018.2 📄 发布日：2026/09/04

著录项目信息

申请日

2022-11-04

公开号

CN115423847B

公开日

2023-02-07

申请人

华东交通大学

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_75 , G06V10_766 , G06V10_80 , G06V10_82 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

视频监控, 无人驾驶, 智能交通, 机器人视觉

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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。

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： CN115423847B

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该专利的转让价格是多少？

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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

文章标题生成方法、装置、存储介质及电子设备

当前第 / 件

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