[发明专利]一种基于动态模板的密集连接孪生神经网络目标跟踪方法在审
| 申请号： | 202010973244.3 | 申请日： | 2020-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN112200831A | 公开（公告）日： | 2021-01-08 |
| 发明（设计）人： | 产思贤;王平浩;周小龙;陈胜勇 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于动态模板的密集连接孪生神经网络目标跟踪方法，包括以下步骤：1)提取输入模板帧和检测帧图像对特征：使用主干网络为DenseNet的孪生神经网络提取输入图像对特征；2)将特征图输入RPN网络，经过分类分支和回归分支得到多个proposals；筛选候选区域：使用余弦窗抑制和尺度惩罚筛选出最终的proposals；3)对模板分支和检测分支得到的proposals进行相似性度量，使用非极大抑制得到最终的bounding box，通过线性插值更新图像尺寸，得到在检测帧中目标最终的预测跟踪位置；4)使用置信度作为模板是否更新的评判依据，更新模板。本发明在处理视频序列中特定目标的跟踪取得了较好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 动态 模板 密集 连接 孪生 神经网络 目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
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