发明专利已授权

基于注意力机制和双流多域卷积神经网络的人体跟踪算法

📄 申请号：CN202110059916.4 📄 发布日：2026/07/07

著录项目信息

申请日

2021-01-18

公开号

CN112651998B

公开日

2023-10-31

申请人

沈阳航空航天大学

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_80 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络计算机视觉深度学习目标跟踪神经网络卷积神经网络

应用场景

智能视频监控, 智慧安防, 自动驾驶, 人机交互, 智能零售

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摘要

本发明公开了基于注意力机制和双流多域卷积神经网络的人体跟踪算法,所述双流多域神经卷积网络采用双流输入,多流输出的方式对人体目标进行跟踪;通过原始视频序列提取人体目标的表观特征,通过帧差序列提取人体目标的运动特征,并根据人体目标的运动幅度在图像中的占比作为自适应融合参数,实现目标表观特征与运动特征自适应融合;该算法有效的解决了待跟踪的人体目标本身发生形状、尺度、纹理等变化时跟踪效果差的问题,并采用离线训练共享层网络参数,在线学习独立层网络参数的方式,实时对跟踪目标进行特征优化和改进。通过实验结果可知,此网络能够在保证实时跟踪的前提下,实现准确的人体目标跟踪。

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

基于石墨烯与二氧化钒超材料的动态可调双功能器件

当前第 / 件

基于关节点-深度联合关注RGB模态数据的双人交互行为识别方法

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_507 G06T7_514 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52个领域

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