发明专利已授权

一种基于动态模板的密集连接孪生神经网络目标跟踪方法

📄 申请号：CN202010973244.3 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-09-16

公开号

CN112200831B

公开日

2024-03-26

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

G06T7_246

IPC 分类号

G06T7_246 , G06V10_764 , G06V10_766 , G06V10_82 , G06V10_771 , G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

孪生神经网络计算机视觉深度学习目标跟踪神经网络孪生神经网络

应用场景

视频监控, 智能交通, 无人驾驶, 机器人视觉, 安防监控

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

一种基于动态模板的密集连接孪生神经网络目标跟踪方法，包括以下步骤：1)提取输入模板帧和检测帧图像对特征：使用主干网络为DenseNet的孪生神经网络提取输入图像对特征；2)将特征图输入RPN网络，经过分类分支和回归分支得到多个proposals；筛选候选区域：使用余弦窗抑制和尺度惩罚筛选出最终的proposals；3)对模板分支和检测分支得到的proposals进行相似性度量，使用非极大抑制得到最终的bounding box，通过线性插值更新图像尺寸，得到在检测帧中目标最终的预测跟踪位置；4)使用置信度作为模板是否更新的评判依据，更新模板。本发明在处理视频序列中特定目标的跟踪取得了较好的效果。

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

一种多域蛋白质Linker构建方法

当前第 / 件

一种建筑施工用支撑平台及其安装方法

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

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：19 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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