[发明专利]一种基于深度检测的长时目标跟踪方法有效
| 申请号： | 202010051443.9 | 申请日： | 2020-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN111274917B | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 葛洪伟;邵江南;韩青麟;郑俊豪 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 彭素琴 |
| 地址： | 214000 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深度检测的长时目标跟踪方法，属于模式识别和智能信息处理领域。本发明的方法采用MDNet深度检测跟踪框架，通过在难分样本挖掘的基础上改进收缩损失函数，解决采样时的正负样本不均衡问题；然后在线跟踪时设计并维护高置信度保留样本池，保留首帧目标和高置信度结果样本特征，利用保留样本池进行在线训练更新模型参数；最后，通过模型计算在前帧目标位置周围高斯采样出的候选样本的置信度，从而追踪运动目标位置并通过有效更新维持模型鲁棒性。本发明方法在复杂长时跟踪环境下保持了优越的跟踪精度和成功率，能够在目标被遮挡和出视野后重现时准确定位目标位置，满足实际工程系统的设计需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 检测 目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
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