融合显著信息和多粒度上下文特征的目标跟踪方法及系统
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种融合显著信息和多粒度上下文特征的目标跟踪方法及系统,该系统包括孪生子神经网络、多分支融合模块、全局上下文模块、注意力图模块、深度互相关模块和目标位置确定模块。运用该系统可以提取模板图片的多个特征作为模板分支特征,提取搜索图片的多个特征作为搜索分支特征;根据模板分支特征得到模板特征;根据搜索分支特征得到搜索特征;根据搜索特征和模板特征,得到搜索特征的注意力图和模板特征的注意力图;将模板特征的注意力图和搜索特征的注意力图进行深度互相关得到得分图;将得分图进行分类和回归操作,确定目标在搜索图片中的位置。避免了在跟踪目标的过程中出现遮挡、形变和旋转等情况时,可能会出现丢失目标的情况。
基本信息
专利标题 :
融合显著信息和多粒度上下文特征的目标跟踪方法及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114332488A
申请号 :
CN202111671961.1
公开(公告)日 :
2022-04-12
申请日 :
2021-12-31
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
鲍华束平章洪潮李亲邹文杰
申请人 :
安徽大学
申请人地址 :
安徽省合肥市经济技术开发区九龙路111号
代理机构 :
合肥正则元起专利代理事务所(普通合伙)
代理人 :
连泽彪
优先权 :
CN202111671961.1
主分类号 :
G06V10/44
IPC分类号 :
G06V10/44 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-04-29 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/44
申请日 : 20211231
申请日 : 20211231
2022-04-12 :
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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