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时效性降序
时效性升序
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时效性降序
时效性升序
基于生成对抗网络的模糊深度学习
单
目标
跟踪
系统
本发明公开了基于生成对抗网络的模糊深度学习
单
目标
跟踪
系统,涉及一种利用常微分方程—生成对抗网络(ODE‑GAN)生成的模糊深度学习方法,应用于雷达
单
目标
跟踪
领域。该方法旨在解决传统雷达
目标
跟踪
算法在处理数据量小和不确定性...
王小梨
冯影
冯奇
吴润杰
基于序列建模强化学习的长期
单
目标
跟踪
方法、系统和设备
基于序列建模强化学习的长期
单
目标
跟踪
方法、系统和设备,属于
目标
跟踪
技术领域,解决
跟踪
器在长期
跟踪
环境中性能低问题。本发明方法包括:构建基于序列建模强化学习的长期
跟踪
器包括感知层和决策层,均采用基于Transformer的...
刘环宇
温佳铮
李君宝
基于Staple算法的复杂场景
单
目标
跟踪
方法、装置、系统及存储介质
本发明涉及一种基于Staple算法的复杂场景
单
目标
跟踪
方法、装置、系统及存储介质,本发明的
跟踪
方法包括:读取新一帧图像,判断当前帧是否为起始帧,如果是则选中
跟踪
目标
并返回该步骤,如果不是则进行下一步骤;计算前一帧的HOG...
赵春蕾
郝志成
姜鑫
林慧兰
一种基于Transformer的
单
目标
跟踪
方法
本发明提出了一种基于Transformer的
单
目标
跟踪
方法,其步骤为:从视频的第一帧裁剪出
目标
区域,使用预训练的ResNet50网络进行特征提取;使用基于Transformer的特征融合方法将
目标
特征进行特征融合,输入回...
张建伟
张焕龙
王景超
梁树军
蔡增玉
孙海燕
张杰
李林伟
苗蒙恩
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张家鹏
一种
单
目标
跟踪
方法、系统、电子设备及介质
本发明提供了一种
单
目标
跟踪
方法、系统、电子设备及介质,属于计算机视觉技术领域。该方法采用权重共享的Swim‑Transformer作为主干网络,对模板、动态模板和搜索区域进行特征提取。通过特征增强模块提升特征质量后,将增...
盛云龙
缪寅宵
杨思婷
李文睿
黎雄威
郈海源
聂苏珍
袁新佳
李东兴
基于外观和运动特征融合的卫星视频
单
目标
跟踪
方法
本发明属于影像数据处理与分析技术领域,涉及一种基于外观和运动特征融合的卫星视频
单
目标
跟踪
方法,解决小
目标
跟踪
中漏检或误检的问题。本发明包括:基于模板图像数据、当前帧图像数据、外观提示数据、置信度标记数据、历史位置数据和轨...
王鹏
陈美瑜
薛武
刘宪
乔羽
李文浩
张序枫
联合多特征与双阈值更新策略的视频
单
目标
跟踪
方法
本发明涉及联合多特征与双阈值更新策略的视频
单
目标
跟踪
方法,该方法通过提取特定区域的联合特征数据,以确定对应的检测响应图,其中,联合特征数据包含HOG特征、CN特征和LBP特征,可以获得更加丰富的
目标
特征信息,并且利用检测...
曾操
王彬舟
马慧
陶海红
李世东
何学辉
刘钰
一种
单
目标
跟踪
方法、装置、终端及存储介质
本发明公开了一种
单
目标
跟踪
方法、装置、终端及存储介质,方法包括:将参考图像输入至特征提取网络,获取特征提取网络输出的第一特征图像,将待
跟踪
图像输入至特征提取网络,获取特征提取网络输出的第二特征图像,其中,参考图像中包括目...
陈芳林
钟明涵
裴文杰
卢光明
基于改进孪生网络的野生动物
单
目标
跟踪
方法
一种基于改进孪生网络的野生动物
单
目标
跟踪
方法,步骤包括:采集野生动物的视频序列;选择视频序列的初始帧作为模板图像,用当前帧更新模板图像,后续每一帧作为搜索分支的搜索图像;采用改进的孪生网络持续
跟踪
图像中
目标
动物,并获得图...
殷子璇
赵亚琴
基于深度学习分层视频注意力的
单
目标
跟踪
方法
本发明涉及一种基于深度学习分层视频注意力的
单
目标
跟踪
方法,包括:读取数据集得到原始视频数据和每帧中
目标
坐标、
目标
遮挡比例;利用
目标
遮挡比例筛选出基准帧,构建以基准帧为第一帧的初始视频序列和初始坐标真值序列;对初始坐标真值...
朱虎
黄一帆
徐国夏
邓丽珍
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孙开伟
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宋建锋
作品数:112
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作品数:226
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