发明专利已授权

基于条件变分编码器的概率孪生目标跟踪方法及系统

📄 申请号：CN202011434400.5 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-12-10

公开号

CN112541944B

公开日

2022-07-12

申请人

山东师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_73

IPC 分类号

G06T7_73 , G06T7_80 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

编码器计算机视觉人工智能算法深度学习目标跟踪编码器

应用场景

智能视频监控, 自动驾驶, 机器人视觉, 无人机视觉导航, 人机交互

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明提供一种基于条件变分编码器的概率孪生目标跟踪方法及系统，属于智能机器人目标跟踪识别技术领域，将模板图像输入至训练好的共享卷积神经网络，获得模板图像特征；将当前帧作为搜索图像，输入至共享卷积神经网络和先验编码器，分别获得搜索图像特征和先验编码器隐空间；将模板图像特征与搜索图像特征进行交叉相关运算，再与先验编码器隐空间的均值采样进行串联；将串联后的结果输入至掩膜解码器，获得二进制掩膜，得到目标的边界框，实现目标的定位。本发明将不确定性学习引入了目标跟踪，获取了完整的概率分布；在较低的计算量下，可产生一致性的目标状态，通过给神经元加入噪声，深度神经网络引入正则化以防止过拟合现象，提升了鲁棒性。

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

AEL结构多级孔整体式磷酸硅铝分子筛及其制备方法与应用

当前第 / 件

一种核酸纯化辅助剂及使用方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_73)

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

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：26 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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