一种基于残差回归网络的单目标跟踪方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910548289.3
IPC分类号：G06T7/277;G06N3/04
申请日期：
2019-06-24
申请人：
杭州电子科技大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于残差回归网络的单目标跟踪方法
申请号	CN201910548289.3	申请日期	2019-06-24
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-10-25	公开/公告号	CN110378938A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/277 ? 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〕 G06T7/277 包括随机方法，例如使用卡尔曼滤波器〔2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;2;7;7;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	杭州电子科技大学	申请人地址	浙江省杭州市下沙高教园区2号大街变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	杭州电子科技大学	当前权利人	杭州电子科技大学
发明人	颜成钢;杨洪楠;王瑞海;孙垚棋;张继勇;张勇东
代理机构	杭州君度专利代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	朱月芬

摘要

本发明公开了一种基于残差回归网络的单目标跟踪方法。本发明包括如下步骤：步骤1、对原始训练数据进行预处理；步骤2、将预处理后的数据输入残差回归网络模型，进行参数训练，并确定好网络参数；步骤3、确定好网络参数后，将待跟踪视频序列按照与步骤1相同的方式进行预处理；步骤4、将待跟踪视频序列的预处理结果输入到残差回归网络模型中，得到跟踪结果。本发明提高了速度，并允许实时跟踪对象。并与残差网络相结合，有效解决梯度弥散和网络精度问题，同时对于精度下降的问题有效的进行了遏制，降低了深度网络的训练难度，极大的提高了单目标跟踪的精度，为之后的单目标跟踪领域提供了一个新的解决问题的方向和思路。

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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