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基于半监督学习和随机蕨类分类器的目标跟踪方法

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基于半监督学习和随机蕨类分类器的目标跟踪方法，涉及一种目标跟踪方法，解决现有目标跟踪方法的计算量大、复杂度高，难以满足实时处理需求，对于大角度的旋转以及超平面旋转效果差等难题，本发明方法可以处理场景中目标尺度变化、旋转、超平面旋转、噪声、遮挡、粘连、摄像机抖动、模糊等难题，形成稳定的目标轨迹及目标的全视角在线模型。该跟踪方法包括：在线模型初始化，生成正、实例，并对其进行规范化；检测器初始化，；训练检测器；“短期”跟踪器跟踪；跟踪有效性评估；检测器检测；检测与跟踪的联合；学习并更新训练集。该方法是完整的目标跟踪解决方案，在实际的视频监控、行为分析、智能交通、电子警察、精确制导等领域有广阔的应用。

著录项

公开/公告号CN102982340A

专利类型发明专利
公开/公告日2013-03-20

原文格式PDF
申请/专利权人中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;
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申请/专利号CN201210428369.3
发明设计人高文;郝志成;鲁健峰;朱明;
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申请日2012-10-31
分类号G06K9/62;
代理机构长春菁华专利商标代理事务所;
代理人陶尊新
地址 130033 吉林省长春市东南湖大路3888号
入库时间 2024-02-19 17:52:51

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2016-01-13

发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06K9/62 申请公布日:20130320 申请日:20121031

发明专利申请公布后的视为撤回
2013-04-17

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20121031

实质审查的生效
2013-03-20

公开

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1. 基于半监督学习和随机蕨类分类器的目标跟踪方法 [P] . 中国专利： CN102982340A . 2013-03-20
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