恭喜重慶大學(xué)劉書君獲國家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)恭喜重慶大學(xué)申請的專利一種基于精確邊界框預(yù)測的單目標跟蹤方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN116543019B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-20發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202310515531.3,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06T7/246;該發(fā)明授權(quán)一種基于精確邊界框預(yù)測的單目標跟蹤方法是由劉書君;田新雨;曾強文;雷茂林;張奎設(shè)計研發(fā)完成,并于2023-05-09向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。
本一種基于精確邊界框預(yù)測的單目標跟蹤方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種基于精確邊界框預(yù)測的單目標跟蹤方法。屬于計算機視覺目標跟蹤領(lǐng)域。它是一種采用像素點互相關(guān)、通道注意力機制和關(guān)鍵點式邊界框預(yù)測網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的單目標跟蹤方法。首先構(gòu)建基于精確邊界框預(yù)測的網(wǎng)絡(luò)模型,并對該模型進行離線訓(xùn)練,其次加載并初始化離線訓(xùn)練的精確邊界框預(yù)測算法的網(wǎng)絡(luò)模型,并通過像素互相關(guān)操作獲得響應(yīng)特征,最后將響應(yīng)特征轉(zhuǎn)換得到目標的預(yù)測邊界框,并更新目標邊界框的預(yù)測結(jié)果,完成對整個視頻序列中目標的定位和跟蹤。本發(fā)明提出一種更加靈活、精確、計算量小的邊界框預(yù)測模塊,有效地提取和維護特征中的空間信息,提高對目標發(fā)生尺度變化、旋轉(zhuǎn)和快速運動時的魯棒性。
本發(fā)明授權(quán)一種基于精確邊界框預(yù)測的單目標跟蹤方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于精確邊界框預(yù)測的單目標跟蹤方法,包括以下步驟:1構(gòu)建基于精確邊界框預(yù)測的網(wǎng)絡(luò)模型,并對該模型進行離線訓(xùn)練;2加載初始跟蹤算法的網(wǎng)絡(luò)模型,初始化離線訓(xùn)練的基于精確邊界框預(yù)測算法的網(wǎng)絡(luò)模型;3優(yōu)化預(yù)測邊界框的坐標,并對提取到的搜索圖像和模板圖像特征進行像素互相關(guān)操作,通過通道注意力機制對像素互相關(guān)后的特征進行擠壓和激活操作得到響應(yīng)特征,具體步驟為:3a輸入的模板圖像特征和的搜索圖像特征,其中,C表示特征通道數(shù),H0、W0分別表示模板圖像特征的長度和寬度,H、W分別表示搜索圖像特征的長度和寬度,將模板圖像特征K分解成H0×W0個較小的卷積核與搜索圖像特征進行相關(guān)性計算得到像素相關(guān)圖整個過程可以描述為 其中,*表示樸素互相關(guān),下標j表示第j個通道;3b通過全局平均池化操作生成基于通道的統(tǒng)計信息,并將全局空間信息壓縮到通道描述符中,統(tǒng)計量z∈RC通過對特征圖uc的空間維數(shù)H×W進行Fsq.收縮操作得到,則z的第c個元素為 其中,i表示特征圖uc的第i行,j表示特征圖uc的第j列;3c通過參數(shù)w為每個特征通道生成權(quán)重s,整個過程可以描述為s=Fexz,w=σw2δw1z δx=max0,x其中,F(xiàn)ex.表示提取操作,σx表示Sigmoid激活函數(shù),δx表示ReLU激活函數(shù),z表示收縮后的特征信息,分別表示全連接層的第一層和第二層,其中,L表示特征的通道數(shù),r表示特征壓縮比例因子;3d通過將學(xué)習(xí)得到的每個通道注意力權(quán)重sc與主干的輸入特征uc相乘得到輸出特征為 其中,F(xiàn)scuc,sc表示注意力權(quán)重sc和特征圖之間的通道乘法;4計算得到響應(yīng)特征中目標左上點和右下點的熱力圖信息,通過概率密度函數(shù)轉(zhuǎn)換得到目標的預(yù)測邊界框,并更新初始跟蹤算法中目標邊界框的預(yù)測結(jié)果,完成對整個視頻序列中目標的定位和跟蹤,具體計算方式為 其中,hn,m表示大小為Wh×Hh的歸一化熱力圖中的第m列第n行對應(yīng)的元素,m表示熱力圖的第m列,n表示熱力圖的第n行,p=px,py表示目標左上點或右下點的位置。
如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)@麢?quán)人重慶大學(xué),其通訊地址為:400044 重慶市沙坪壩區(qū)沙正街174號;或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。
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