[发明专利]基于参数空间噪声网络的深度强化学习目标跟踪方法在审
| 申请号： | 202010290926.4 | 申请日： | 2020-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN111508000A | 公开（公告）日： | 2020-08-07 |
| 发明（设计）人： | 邢薇薇;杨宇翔;张顺利;于淇;魏翔 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 黄晓军 |
| 地址： | 100044 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于参数空间噪声网络的深度强化学习目标跟踪方法。该方法包括：构建基于深度强化学习的目标跟踪模型，设计基于参数空间噪声线性层的网络损失函数，通过目标跟踪模型对目标进行视频序列中的逐帧跟踪，输出跟踪得到的当前帧的目标位置；通过贪心算法选择最优的模型更新模式，根据最优的模型更新模式利用网络损失函数对当前的目标跟踪模型进行参数更新；基于当前帧的目标位置通过更新后的目标跟踪模型进行下一帧的目标跟踪，重复执行上述处理过程，直至完成全部帧的目标跟踪，输出目标在视频序列中完整的位置信息。本发明的方法运算速度更快，具有更好的可迁移性和鲁棒性，在复杂场景下都能够达到更高效、鲁棒的目标跟踪结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 参数 空间 噪声 网络 深度 强化 学习 目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京交通大学，未经北京交通大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010290926.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种金矿预富集浮选工艺
- 下一篇：信息管理方法、装置及计算机存储介质
