发明专利 已授权

一种基于贝叶斯记忆的层次级联视频目标分割方法

📄 申请号:CN202110297438.0 📄 发布日:2026/05/14

著录项目信息

申请日
2021-03-19
公开号
CN113139966B
公开日
2022-06-24
申请人
杭州电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

视频监控, 无人驾驶, 智能视频编辑, 增强现实, 机器人视觉

摘要

本发明公开了一种基于贝叶斯记忆的层次级联视频目标分割方法。本发明方法首先对视频数据做帧采样并用残差卷积网络提取特征;然后分别构建层次级联网络、基于贝叶斯模型的目标记忆模块、掩膜恢复网络,并分别得到对应的层次级联特征、预测粗糙掩膜、预测精细掩膜;接着利用交叉熵损失函数对模型进行迭代优化,获得最终的目标分割网络,并将新视频序列及首帧掩膜输入该网络得到目标分割结果。本发明方法不仅利用不同层次的特征信息有效识别不同尺寸物体,还能够捕捉视频中前景目标在时序上的变化并充分考虑前景目标在运动过程中的短期相关和长期依赖关系,并通过贝叶斯模型指导精细掩膜的生成,提升了视频目标分割的准确度。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
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