基于注意力机制的孪生候选区域生成网络目标跟踪方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910480847.7
IPC分类号：G06T7/246;G06T7/194;G06T5/00;G06K9/62
申请日期：
2019-06-04
申请人：
大连理工大学

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著录项信息

专利名称	基于注意力机制的孪生候选区域生成网络目标跟踪方法
申请号	CN201910480847.7	申请日期	2019-06-04
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-10-15	公开/公告号	CN110335290A
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;T;7;/;1;9;4;;;G;0;6;T;5;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	大连理工大学	申请人地址	辽宁省大连市甘井子区凌工路2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	大连理工大学	当前权利人	大连理工大学
发明人	王凡;胡小鹏;徐丽娟;李婧婷
代理机构	大连理工大学专利中心	代理人	暂无

摘要

本发明涉及基于注意力机制的孪生候选区域生成网络目标跟踪方法，属于图像处理技术领域。具体步骤如下第一步利用孪生网络提取初始目标模板特征和目标搜索区域特征；第二步构建空间注意力网络增强目标模板前景以及抑制语义背景；第三步构建通道注意力网络激活目标模板强相关性特征，剔除冗余；第四步构建候选区域生成网络实现多尺度目标跟踪。本发明的效果和益处是利用注意力机制构建适应性目标外观特征模型，旨在增强目标前景和抑制语义背景，突出目标前景与干扰背景的差异特征，剔除冗余信息，从而获取高效外观特征表达能力，有效缓解目标漂移问题。

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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