[发明专利]一种基于深度学习的多目标跟踪方法在审
| 申请号： | 202111620306.3 | 申请日： | 2021-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN114220061A | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 李辉;梁孝国;刘祥;崔雪红;赵国伟;杨浩冉 | 申请（专利权）人： | 青岛科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/74;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 青岛联智专利商标事务所有限公司 37101 | 代理人： | 李升娟 |
| 地址： | 266061 山东省青*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的多目标跟踪方法，所述方法包括对视频图像序列执行特征提取的过程，所述特征提取的过程包括：将视频图像序列中相邻的两视频帧作为原始输入，获取所述原始输入对应的原始张量，将所述原始张量输入至多特征提取网络，获得多特征图；将所述多特征图输入时空融合网络，获得时空特征增强的时空融合特征图，实现对视频图像序列的特征提取；所述多特征提取网络为残差网络架构，包括有多个多特征提取模块，每个所述多特征提取模块包括通道子模块、动作子模块、特征相关子模块及残差网络的残差块。本发明通过对特征提取骨干网络中的残差块进行改进，提高提取特征的显著性，进而提高目标跟踪的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 多目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
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