[发明专利]基于特征图分割和自适应融合的深度学习目标跟踪方法在审
| 申请号： | 202011392635.2 | 申请日： | 2020-12-02 |
| 公开（公告）号： | CN112330719A | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 林树宽;李川皓;乔建忠;涂悦 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 吴琼 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 基于特征图分割和自适应融合的深度学习目标跟踪方法，包括：(1)对训练集中的视频进行预处理，生成由模板图像和搜索区域图像构成的训练样本对；生成响应图标签；(2)构建基于特征图分割和自适应融合的深度学习网络模型；(3)对深度学习网络模型进行训练，将模型的结构和训练好的模型参数进行磁盘存储，获得目标跟踪模型；(4)对于待跟踪的视频进行处理，得到第1帧对应的模板图像和后续的待跟踪的每一帧对应的与3个尺度相应的搜索区域图像；(5)加载目标跟踪模型，形成由模板图像和搜索区域图像构成的3对样本，输入到目标跟踪模型中，得到对待跟踪视频后续每一帧跟踪的目标位置。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 分割 自适应 融合 深度 学习 目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
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