[发明专利]基于深度学习的视频实时多目标检测与跟踪方法和装置在审
| 申请号： | 202011020801.6 | 申请日： | 2020-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN112288770A | 公开（公告）日： | 2021-01-29 |
| 发明（设计）人： | 罗明柱;何速;周东旭;黄智捷;欧阳大亮;田晓涵 | 申请（专利权）人： | 航天科工深圳（集团）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06T7/13;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙国科天河知识产权代理有限公司 43225 | 代理人： | 董惠文 |
| 地址： | 广东省深圳市福田区福田街道福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种基于深度学习的视频实时多目标检测与跟踪方法和装置。所述方法包括：获取视频数据样本，将其输入基于密集连接深度卷积网络的多目标检测模型，使用yolo算法提取视频数据样本特征，利用注意力机制对浅层特征和深层特征进行融合，输出包括预测边界框的视频帧序列。模型训练时，预设的损失函数为：将yolo算法的损失函数中的视频帧序列对应的真实边界框和预测边界框的交并比替换为广义交并比。将待检测视频数据输入训练好的多目标检测模型，输出包括检测边界框的视频帧序列并进行多目标跟踪。本方法可以提高多目标检测模型的特征利用能力、小目标检测能力和目标检测模型的精确度，增强对视频多目标的实时检测和跟踪能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 视频 实时 多目标 检测 跟踪 方法 装置 | ||
【主权项】：
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