发明专利已授权

一种基于排序融合学习的目标跟踪方法

📄 申请号：CN201510270176.3 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2015-05-23

申请人

温州大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_20

IPC 分类号

G06T7_20

技术画像

所属领域

目标跟踪目标跟踪机器学习图像处理

应用场景

视频监控, 智能安防, 自动驾驶, 人机交互, 军事侦察

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于排序融合学习的目标跟踪方法，主要包含以下步骤：计算目标候选区域在各种跟踪算法的排序、建立后验概率模型(Extended Mallows Model)、基于EM算法的参数计算、专家度参数与跟踪算法的自适应更新等模块。本发明提出一种通用框架来实现了不同跟踪算法的有效融合，特别有效地实现了判别式跟踪算法和产生式跟踪算法的完美互补，从而避免了它们各自的缺点，提高跟踪算法的鲁棒性。实验结果表明，相对于其他的经典跟踪算法，该跟踪算法更具有普适性，即在各种具有挑战性视频中也能精确地跟踪到目标。该算法是一种通用的算法，具有广泛的应用前景。

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

基于间隙流的多级泵转子动力密封的设计方法

当前第 / 件

一种定量评估降尘剂润湿粉尘性能的方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_20)

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：38 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 0件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

王**¥-10万

李** 企业¥-8万

陈**¥-3万

查看全部出价

我要出价 (议价)

一种基于排序融合学习的目标跟踪方法

著录项目信息

技术画像

所属领域

应用场景

摘要

法律状态时间线

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_20)

相似专利推荐 AI 驱动 · 同领域

基于置信度优化的在线多目标跟踪方法

一种基于孪生网络的多预测输出对齐的目标跟踪方法及装置

一种基于孪生网络的目标跟踪通用鲁棒对抗攻击方法

服务项目

资源中心

关于柿子坊