[发明专利]一种基于行人搜索的目标追踪样本扩充方法有效
| 申请号： | 201910480615.1 | 申请日： | 2019-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN110197163B | 公开（公告）日： | 2021-02-12 |
| 发明（设计）人： | 周勇;马丁;赵佳琦;夏士雄;姚睿;杜文亮;陈莹;朱东郡 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 刘珊珊 |
| 地址： | 221008 江苏省徐*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于行人搜索的目标追踪样本扩充方法，用行人搜索网络扩充目标追踪网络样本集，通过强化学习决策对目标追踪网络进行优化更新。本发明将行人搜索网络和目标追踪网络相结合，它们的方法上可以相互借鉴，技术上可以相互促进，基于本发明可以快速找到丢失的追踪目标并有效提高目标追踪效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 行人 搜索 目标 追踪 样本 扩充 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于行人搜索的目标追踪样本扩充方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)输入视频流数据；(2)使用行人搜索网络进行样本扩充，包括如下步骤：(21)将视频流中，目标追踪网络的追踪目标同时设定为行人搜索网络的搜索目标；(22)当目标追踪网络的目标追踪正确率低于90％时，每隔n帧对行人搜索网络的搜索目标进行采样；(23)将采样结果按时间顺序保存至扩充样本集C＝{ct,ct‑1,ct‑2,…}中，ct表示t时刻的样本帧；(3)运行目标追踪网络：情况①：若目标追踪网络的目标追踪正确率低于90％，根据强化学习策略，将扩充样本集扩充至目标追踪网络样本集中，优化当前的目标追踪网络；情况②：若目标追踪网络的目标追踪正确率高于或等于90％，维持当前的目标追踪网络。
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