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摘 要:本发明公开了一种基于注意力模型的级联多模式融合的视频目标跟踪方法,在VGG‑16网络的基础上构建基于注意力模型的级联多模式融合全卷积神经网络;对构建的网络进行联合训练;提供图像库,图像库包括RGB图像和深度图像,深度图像包括深度通道,对深度图像信息进行HHA编码,将深度通道编码为物体的深度、高度和角度三个通道;将待跟踪的RGB‑D视频输入训练好的网络,在ECO跟踪器中采取更新策略对每一帧图像选择是否更新。本发明首次将全卷积神经网络应用到RGB‑D视频目标跟踪方法中,通过深度学习的方法提取两种模式下级联的深度特征,通过注意力模型分配权重,克服了人工设计特征不够全面的缺点,使追踪结果更加准确。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201711426753.9 | 专利名称: | 基于注意力模型的级联多模式融合的视频目标跟踪方法 |
申请日: | 2017-12-25 | 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: | G06K9/00搜分类 计算机视觉 自动驾驶 导航 监控搜索 |
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) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |