发明专利已授权

一种基于弱监督学习和视频时空特征的视频物体定位方法

Name: 一种基于弱监督学习和视频时空特征的视频物体定位方法
Brand: 北京工业大学
SKU: 2019109942580
Availability: InStock

📄 申请号：CN201910994258.0 📄 发布日：2026/09/16

著录项目信息

申请日

2019-10-18

公开号

CN110765921A

公开日

2020-02-07

申请人

北京工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_00

IPC 分类号

G06K9_00 , G06K9_32 , G06T7_73 ,

技术画像

所属领域

计算机视觉计算机视觉视频分析弱监督学习

应用场景

视频监控, 智能安防, 自动驾驶, 视频内容分析, 智慧城市

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摘要

本发明提供了一种基于弱监督学习和视频时空特征的视频物体定位方法。该方法仅以视频段和视频段描述作为输入来定位描述中物体在视频中的位置，解决了现有方法需要大量边框标注的问题。同时本方法引入了候选框的时空关联并设计了一种多特征关系度量网络，解决了度量学习中多模态关系表达问题。该方法先对视频段分帧，用训练好的目标检测网络对每一帧提候选框，再对视频段描述进行实体解析，然后提取候选框和定位物体的特征，并用时空关联捕获模块得到候选框关联，最后将这些特征输入多特征关系度量网络得到候选框与物体的匹配度。该方法旨在减少人工标注成本，提高定位精度，并通过测试验证了方法的可行性，具有重要应用价值。

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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

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当前第 / 件

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