一种关于重新检测的快速多尺度估计目标跟踪方法
授权
摘要
本发明提出了一种关于深度特征与重新检测的快速多尺度估计目标跟踪算法。通过深度学习的方法来表示目标的特征，提高了目标的特征表达能力。在跟踪阶段，提取不同的尺度图像块的特征时，通过PCA降维，可以减少计算量，提高整体的计算速度。在峰值旁瓣比（PSR）和置信度平滑约束（SCCM）两个判别指标的基础上，提出一种新的检测指标，从而可以更加准确地度量当前帧的跟踪可靠度。若当前帧的可靠度较低，则通过Edgeboxes的方法产生一系列目标候选框从而进行重新检测。
基本信息
专利标题 ：
一种关于重新检测的快速多尺度估计目标跟踪方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110175649A
申请号 ：
CN201910451171.9
公开（公告）日 ：
2019-08-27
申请日 ：
2019-05-28
授权号 ：
CN110175649B
授权日 ：
2022-06-07
发明人 ：
胡昭华黄嘉净
申请人 ：
南京信息工程大学
申请人地址 ：
江苏省南京市江北新区宁六路219号
代理机构 ：
南京汇盛专利商标事务所(普通合伙)
代理人 ：
张立荣
优先权 ：
CN201910451171.9
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-06-07 ：
授权
2019-09-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20190528
申请日 : 20190528
2019-08-27 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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