[发明专利]一种基于孪生网络的鲁棒在线学习船舶跟踪方法在审
| 申请号： | 202210691508.5 | 申请日： | 2022-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN115272405A | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 肖磊;邵京京;胡众义 | 申请（专利权）人： | 温州大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06V20/54;G06V20/40;G06V10/62;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/764;G06V10/766 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 325000 浙江省温州市瓯海经济*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于孪生网络的鲁棒在线学习船舶跟踪方法，该方法首先利用基于锚框的方法提取一系列候选目标框，然后使用孪生网络分别提取模板和检测帧的特征，将区域选取网络用于分类和锚框回归，引入自适应在线更新网络UpdateNet，将SiamRPN分类得分与在线分类器得分进行融合，并依据分类融合得分建立遮挡判定机制，最后在内河船舶数据集上测试，并评估跟踪性能。本发明通过改进SiamRPN跟踪模型，使其适用于内河水域场景，从而改善内河船舶相互遮挡情况下的目标跟踪漂移问题。本发明将孪生方法应用于内河船舶跟踪中，性能优于现有方法，在遮挡场景下展现出较强的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 孪生 网络 在线 学习 船舶 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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