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基于生成对抗网络的模糊深度学习目标跟踪系统
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目标跟踪方法、系统和设备
基于序列建模强化学习的长期目标跟踪方法、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的目标跟踪方法
本发明提出了一种基于Transformer的目标跟踪方法,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王贺陈曦张家鹏
一种目标跟踪方法、系统、电子设备及介质
本发明提供了一种目标跟踪方法、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
一种目标跟踪方法、装置、终端及存储介质
本发明公开了一种目标跟踪方法、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目标跟踪方法
一种基于改进孪生网络的野生动物目标跟踪方法,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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研究主题:大数据 超网络 机器学习模型 标签 注意力
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研究主题:图像融合 网络 图像 配准方法 注意力
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供职机构:西安电子科技大学
研究主题:图像 网络 数据预处理 模型构建 单目标跟踪
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供职机构:南京大学
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作品数:54被引量:0H指数:0
供职机构:南京大学
研究主题:视频 网络配置 视频帧 骨干网络 移植性