[发明专利]一种时-空信息联合的在线学习方法

摘要

本发明公开了一种时‑空信息联合的在线学习方法，用目标追踪算法与行人搜索算法相互提高效率，交互式地对跟踪网络与行人搜索网络进行训练。本发明的具体步骤如下：(1)输入视频流数据；(2)运行网络进行样本扩充；(3)行人搜索网络与目标追踪网络同时根据网络状态采取动作。本发明将行人搜索网络和目标追踪网络相结合，有着鲁棒性强，运算速度快的优点。

主权项

1.一种时‑空信息联合的在线学习方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)输入视频流数据；(2)同时运行行人搜索网络和目标追踪网络，包括如下步骤：(21)使用目标追踪网络对视频流中的追踪目标进行追踪，同时将目标追踪网络的追踪目标同时设定为行人搜索网络的搜索目标；(22)每隔n帧对搜索目标进行采样，将采样结果按时间顺序保存至扩充样本集C1＝{c_{1_t},c_{1_t‑1},c_{1_t‑2},…}；每隔n帧对追踪目标进行采样，将采样结果按时间顺序保存至扩充样本集C2＝{c_{2_t},c_{2_t‑1},c_{2_t‑2},…}；(3)强化学习策略：(31)针对目标追踪网络的强化学习，分如下两种情况：情况①：若目标追踪网络的目标追踪正确率低于90％，根据强化学习策略，将扩充样本集C1扩充至目标追踪网络样本集中，优化当前的目标追踪网络；情况②：若目标追踪网络的目标追踪正确率高于或等于90％，维持当前的目标追踪网络；(32)针对行人搜索网络的强化学习，分如下两种情况：情况①：若行人搜索网络的搜索正确率低于90％，根据强化学习策略，将扩充样本集C2扩充至行人搜索网络样本集中，优化当前的行人搜索网络；情况②：若行人搜索网络的搜索正确率高于或等于90％，维持当前的行人搜索网络。