发明专利已授权

一种基于卷积神经网络的自适应特征选择目标跟踪方法

📄 申请号：CN201711434884.1 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2017-12-26

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_75 , G06V10_762 , G06V10_771 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06V10_44 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络图像识别人工智能算法目标跟踪神经网络特征选择卷积神经网络

应用场景

视频监控, 智能交通, 无人驾驶, 安防监控, 人机交互

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

一种面向卷积神经网络的自适应特征选择视频目标跟踪方法，包括以下步骤：1)多层CNN特征提取；2)训练相关滤波器；3)特征选择；4)目标跟踪过程如下：利用conv3-2，conv3-4，conv3-8，conv3-12，conv3-16五层的卷积特征作为目标特征观测，经过特征选择之后分别训练五个相关滤波器wk，k∈[1，5]，然后通过加权投票最终决定目标位置(x*,y*)，权重参数wk根据学习率ρ在线更新。本发明显著降低特征维度，并在不损失特征判别能力的情况下降低运算量。

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

20220408

✅ 授权

20180810

?? 实质审查的生效：

20180717

📄 公开

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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：23 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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