[发明专利]用于对象跟踪的系统和方法有效
| 申请号： | 201580082259.8 | 申请日： | 2015-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN108027972B | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 王晓刚;王立君;欧阳万里;卢湖川 | 申请（专利权）人： | 北京市商汤科技开发有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;王艳春 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区中*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 公开了一种用于对象跟踪的方法，其包括：确定视频序列的第一帧中的关注区域(ROI)，其中ROI居中于待跟踪对象的真值目标位置；将确定的ROI在第一CNN(卷积网络)前向馈送，以在第一CNN的较高层获得多个第一特征图和在第一CNN的较低层获得多个第二特征图，其中在图像分类任务上预先对第一CNN进行训练，使得第一特征图包括较多的用于确定视频序列中待跟踪对象的类别的语义特征，而第二特征图携载较多的用于将待跟踪对象与具有类似外观的干扰项分开的鉴别信息；分别从第一特征图和第二特征图中选择多个特征图；基于选择的第一特征图和第二特征图，分别预测用于指示当前帧中的对象的目标位置的两个目标热图；以及基于两个预测的目标热图，估计当前帧中的对象的最终目标位置。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 对象 跟踪 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种用于对象跟踪的方法，包括：确定视频序列的第一帧中的关注区域(ROI)，其中所述ROI居中于待跟踪对象的真值目标位置；将确定的ROI在第一CNN(卷积网络)前向馈送，以在所述第一CNN的较高层获得多个第一特征图和在所述第一CNN的较低层获得多个第二特征图，其中，在图像分类任务上对所述第一CNN预先进行训练，使得所述第一特征图包括较多的用于确定所述视频序列中待跟踪对象的类别的语义特征，而所述第二特征图携载较多的用于将所述待跟踪对象与具有类似外观的干扰项分开的鉴别信息；通过分别利用所述第一特征图和所述第二特征图训练而得的第二CNN和第三CNN(sel-CNN)，分别从所述第一特征图和所述第二特征图中选择多个特征图；基于选择的第一特征图和第二特征图，分别预测用于指示当前帧中的对象的目标位置的两个目标热图；以及基于两个预测的目标热图，估计所述当前帧中的对象的最终目标位置。
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