[发明专利]基于深度增强学习的多目标跟踪方法有效
| 申请号： | 201810220513.1 | 申请日： | 2018-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN108447076B | 公开（公告）日： | 2021-04-06 |
| 发明（设计）人： | 鲁继文;周杰;任亮亮;王梓枫 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张润 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度增强学习的多目标跟踪方法及装置，其中，方法包括：提取行人特征；将行人特征输入预测网络，以预测行人位置；根据行人位置得到行人信息，并且将行人信息输入决策网络进行判断，以对目标进行跟踪。该方法可以利用了不同目标以及环境之间信息的交互利用，大大提升跟踪的精度和性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 增强 学习 多目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度增强学习的多目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：提取行人特征；将所述行人特征输入预测网络，以预测行人位置；以及根据所述行人位置得到行人信息，并且将所述行人信息输入决策网络进行判断，以对目标进行跟踪。
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