发明专利已授权

一种基于强化学习算法SAC的目标跟踪方法、装置及存储介质

📄 申请号：CN202210240273.8 📄 发布日：2026/08/26

著录项目信息

申请日

2022-03-10

公开号

CN114897930A

公开日

2022-08-12

申请人

南京邮电大学

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 , G06N3_04 , G06N3_08 , G06N20_00 , G06V10_25 , G06V10_77 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06V20_40 , G06V20_52 ,

技术画像

所属领域

强化学习强化学习目标跟踪计算机视觉

应用场景

视频监控, 智能交通, 自动驾驶, 机器人视觉, 无人机跟踪

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摘要

本发明公开了一种基于强化学习算法SAC的目标跟踪方法、装置及存储介质，方法包括：获取视频数据；在视频数据的当前帧中确定搜索区域位置和大小；判断当前帧是否为第一帧；响应于当前帧非第一帧，将当前帧输入预训练好的actor网络模型进行特征提取，得到输出的预测框，根据所述预测框对目标进行跟踪；其中所述actor网络模型的训练方法，包括：通过第一帧对actor、target_actor网络进行初始化，根据经验池中存储的数据，通过actor、critic网络计算动作，计算actor、critic1、critic2网络损失，利用强化学习SAC算法更新网络权值。将目标跟踪问题转化为强化学习算法中在线决策的问题，并且本发明只需要少量数据集，充分利用现有技术，提升训练速度。

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

一种单目标追踪方法、装置及存储介质

当前第 / 件

一种物理电路实验自动识别方法

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

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