发明专利已授权

一种基于分层特征表示的端到端目标跟踪方法

📄 申请号：CN201810510226.4 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2018-05-24

公开号

CN108830170A

公开日

2018-11-16

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

G06K9_00

IPC 分类号

G06K9_00 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

计算机视觉计算机视觉深度学习目标跟踪

应用场景

视频监控, 自动驾驶, 智能交通, 机器人视觉, 人机交互

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摘要

本发明公开了一种基于分层特征表示的端到端目标跟踪方法。本发明包括以下步骤：1、对视频帧数据进行处理得到输入图像对并提取特征，2、图像对的分层特征表示与对图像对特征进行互相关操作。3、对分层的互相关操作得到的响应图，通过加权融合的方式来平衡形态特征和语义特征得到最终响应图。4、模型训练，利用反向传播算法训练神经网络参数。本发明提出一种针对目标跟踪的神经网络模型，特别是提出一种基于全卷积分层特征融合表示的网络结构，并且获得了目前在目标跟踪领域中拥有比较有竞争力的效果。

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

一种机械材料加工用多用途管材加工装置

当前第 / 件

一种模块化可重构机器人的模块接口误差测量方法

同领域国内专利 · IPC: (G06K9_00)

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