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基于注意力机制和双流多域卷积神经网络的人体跟踪算法

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本发明公开了基于注意力机制和双流多域卷积神经网络的人体跟踪算法，所述双流多域神经卷积网络采用双流输入，多流输出的方式对人体目标进行跟踪；通过原始视频序列提取人体目标的表观特征，通过帧差序列提取人体目标的运动特征，并根据人体目标的运动幅度在图像中的占比作为自适应融合参数，实现目标表观特征与运动特征自适应融合；该算法有效的解决了待跟踪的人体目标本身发生形状、尺度、纹理等变化时跟踪效果差的问题，并采用离线训练共享层网络参数，在线学习独立层网络参数的方式，实时对跟踪目标进行特征优化和改进。通过实验结果可知，此网络能够在保证实时跟踪的前提下，实现准确的人体目标跟踪。

著录项

公开/公告号CN112651998A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-04-13

原文格式PDF
申请/专利权人沈阳航空航天大学;
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申请/专利号CN202110059916.4
发明设计人姬晓飞;李俊鹏;田晓欧;琚兆杰;赵东阳;
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申请日2021-01-18
分类号G06T7/246(20170101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构21229 沈阳维特专利商标事务所(普通合伙);
代理人甄玉荃
地址 110136 辽宁省沈阳市道义经济开发区道义南大街37号
入库时间 2023-06-19 10:35:20

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-10-31

授权

发明专利权授予

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