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发明专利
已授权
一种基于特征解耦和特征增强学习的多目标跟踪方法
📄 申请号:CN202510028237.9
📄 发布日:2026/08/04
著录项目信息
申请日
2025-01-08
公开号
CN119992411A
公开日
2025-05-13
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06V20_40
IPC 分类号
G06V20_40
,
G06V10_764
,
G06V10_80
,
技术画像
所属领域
图像识别
图像识别
人工智能算法
多目标跟踪
应用场景
视频监控, 智能交通, 自动驾驶, 行为分析, 智慧城市
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摘要
一种基于特征解耦和特征增强学习的多目标跟踪方法,采用特征解耦方法分别提取检测和重识别任务所需的特征,并引入两个新设计的基于注意力机制的特征增强模块来进一步分化加强这两部分的特征;基于获得的增强型解耦特征,设计了一种新的丢失目标检索策略,以进一步检索丢失的目标,从而增强任务之间的协同作用,实现更准确的跟踪。本发明缓解模型内部任务竞争以及共享神经网络对特征效果的影响问题,提高模型整体的跟踪性能,使模型实现更好的跟踪效果。
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“比色-荧光-催化”三信号微球标签及其制备方法和应用
当前第 / 件
一种基于强化学习的动态链路预测模型鲁棒性增强方法
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未申报
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