一种基于孪生网络的多尺度目标感知跟踪方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110043796.9
IPC分类号：G06T7/246;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-01-13
申请人：
浙江工业大学

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著录项信息

专利名称	一种基于孪生网络的多尺度目标感知跟踪方法
申请号	CN202110043796.9	申请日期	2021-01-13
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-04	公开/公告号	CN112750148A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/246 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/20 运动分析（数字视频信号的编解码或解压缩的运动估计入H04N 19/43，H04N 19/51）〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/246 使用基于特征的方法，如角、段〔2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;2;4;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	浙江工业大学	申请人地址	浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	浙江工业大学	当前权利人	浙江工业大学
发明人	产思贤;陶健;周小龙;白琮;郏杨威;郑竟成;陈胜勇
代理机构	杭州斯可睿专利事务所有限公司	代理人	王利强

摘要

一种基于孪生网络的多尺度目标感知跟踪方法，在第一帧会根据标注的目标包围框，在图片中裁切出一块作为模板图片，并输入ResNet网络提取其特征；在后续的跟踪过程中，首先会根据上一帧的目标位置信息在当前帧裁切出一定大小的搜索区域图片；其次输入相同的ResNet网络提取其特征，并与模板特征做像素级相关计算，获得具有两者的相似性信息的相关特征；然后将相关特征依次通过通道注意力模块、非局部注意力模块和无锚的预测模块，获得分类图和一致的边框回归结果；最后，找到分类图中正样本概率最高的位置，并以此找到对应的对象边框；当前帧目标的定位信息预测完毕，进入下一帧循环。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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