基于语义时空表示学习的主动目标跟踪方法、系统及设备
公开
摘要
本发明提供一种基于语义时空表示学习的主动目标跟踪方法、系统及设备，属于计算机视觉技术领域，获取目标者的二维位置图像，并对深度图像进行全局非线性映射；提取目标者的二维位置图像的语义知识，提取全局非线性映射后的深度图像的空间知识；将语义知识和空间知识进行融合，得到目标者当前状态的估计；根据目标者当前状态的估计，获取目标者跟踪控制策略。本发明可以对三维场景的语义、空间和时间知识实现共同理解；将目标者图像和深度图像的二维位置作为输入，增强和融合了多模态知识，不同模态的特征被增强并集成，生成了用于相机控制的可靠的控制策略，提高了模型的感知能力，有利于避障，当遮挡目标和被遮挡的对象具有相似的RGB外观时，保证了可靠的跟踪性能。
基本信息
专利标题 ：
基于语义时空表示学习的主动目标跟踪方法、系统及设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114581684A
申请号 ：
CN202210044291.9
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-01-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张伟张钰荻钟方威宋然王亦洲
申请人 ：
山东大学
申请人地址 ：
山东省济南市历下区经十路17923号
代理机构 ：
济南圣达知识产权代理有限公司
代理人 ：
朱忠范
优先权 ：
CN202210044291.9
主分类号 ：
G06V10/74
IPC分类号 ：
G06V10/74 G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-03 ：
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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