[发明专利]多目标跟踪方法、特征提取模型的训练方法和装置有效
| 申请号： | 202010415131.1 | 申请日： | 2020-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN111612820B | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 高涵;万吉;林坚 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/62 | 分类号： | G06V10/62;G06V20/58;G06V20/54;G06V10/422;G06V10/56;G06V10/74;G06V10/764;G06V10/82;G06T7/246;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 张娜;刘芳 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种多目标跟踪方法、特征提取模型的训练方法和装置，涉及计算机视觉领域，可用于自动驾驶。方案为：获取多个训练图像对，训练图像对包括第一目标和第二目标，将该训练图像对调整到预设尺寸后输入到特征提取模型进行训练，得到该训练图像对中的每个目标的特征以及该训练图像对中的两个目标的相似度，该特征提取模型为孪生神经网络模型，根据训练结果计算每个训练图像对的损失值，根据该多个训练图像对的损失值，对特征提取模型的参数进行调整。该方法训练得到的特征提取模型能够直接提取图像中的目标的特征，不再依赖于检测模型，且提取得到的图像特征更加准确，可以应用于后续的多目标跟踪过程中，提高了目标跟踪的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 多目标 跟踪 方法 特征 提取 模型 训练 装置 | ||
【主权项】：
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