| 专利号 | 2020106986185 | 申请日 | 2020-07-20 | 专利名称 | 基于深度学习的视觉多目标跟踪方法及装置 |
| 授权日 | 2024-08-02 | 专利权人 | 青岛科技大学 | 发明人 | 李辉;刘亚鹏;张淑军;董燕;王传旭;徐凌伟 |
| 主分类号 | G06T7/246 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的多目标跟踪方法及装置，所述方法包括：将视频帧序列输入到残差网络中;将残差网络至少一个底层的输出特征与该网络最后一层的输出特征融合,输出残差网络融合特征图;获得与当前视频帧相邻的前两视频帧对应的注意力图;利用注意力图对当前视频帧的所述残差网络融合特征图作加权,输出空间增强特征图;将空间增强特征图输入到LSTMs网络中,输出时空增强特征图;将时空增强特征图输入到RPN网络中,输出带有区域建议的特征图;将带有区域建议的特征图分别输入到目标检测器和数据关联头,输出目标检测结果和预测关联矢量;基于目标检测结果和关联矢量进行目标跟踪。应用本发明，能提高目标检测与跟踪的精确度。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 相关服务业 新技术与创新创业服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
