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摘 要:本发明公开了一种漂移检测的残差深度特征目标跟踪方法,通过卷积神经网络提取分层特征,然后在卷积神经网络加入残差结构,连接不同的网络层,实现浅层和深层特征的融合,不需要人为设计特征融合方式,网络结构能够自动实现特征融合的功能,用深度特征区分目标和背景,比传统特征更具有分辨力;在预测当前帧的目标位置时,提出了一个检测模型漂移的策略,设计了一个响应强度下降计数器,通过对比相邻帧响应强度的大小计数,根据计数器的数值,用来判断是否出现模型漂移,以采取相对应的模型更新方案作为补救措施,实现精确跟踪。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810558287.8 | 专利名称: | 一种漂移检测的残差深度特征目标跟踪方法 |
申请日: | 2018-06-01 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/246搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |