[发明专利]一种基于强化学习算法SAC的目标跟踪方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 202210240273.8 | 申请日： | 2022-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN114897930A | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 范保杰;吴育竹;蒋国平;徐丰羽 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G06V10/25;G06V10/77;G06V10/774;G06V10/82;G06V20/40;G06V20/52 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 刘艳艳 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习算法SAC的目标跟踪方法、装置及存储介质，方法包括：获取视频数据；在视频数据的当前帧中确定搜索区域位置和大小；判断当前帧是否为第一帧；响应于当前帧非第一帧，将当前帧输入预训练好的actor网络模型进行特征提取，得到输出的预测框，根据所述预测框对目标进行跟踪；其中所述actor网络模型的训练方法，包括：通过第一帧对actor、target_actor网络进行初始化，根据经验池中存储的数据，通过actor、critic网络计算动作，计算actor、critic1、critic2网络损失，利用强化学习SAC算法更新网络权值。将目标跟踪问题转化为强化学习算法中在线决策的问题，并且本发明只需要少量数据集，充分利用现有技术，提升训练速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 算法 sac 目标 跟踪 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
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