发明专利已授权

一种漂移检测的残差深度特征目标跟踪方法

📄 申请号：CN201810558287.8 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2018-06-01

公开号

CN108961308A

公开日

2018-12-07

申请人

南京信息工程大学

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 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

视频监控, 自动驾驶, 人机交互, 智能安防, 运动分析

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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。

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

20210702

✅ 授权

20191108

⏳ 著录事项变更：

20190101

?? 实质审查的生效：

一种基于二氧化钒薄膜可饱和吸收体的调Q脉冲激光器

当前第 / 件

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