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一种基于层次化决策网络的鲁棒目标跟踪方法及系统

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本发明公开一种基于层次化决策网络的鲁棒目标跟踪方法，包括以下步骤：一、将目标跟踪问题建模为强化学习中的马尔科夫决策过程，并定义四元组；二、选择N帧作为片段，根据标签裁剪、放缩图片，构造若干个训练图像对；三、采用PyTorch深度学习框架搭建层次化决策网络模型，由通用的孪生特征提取网络、嵌入融合模块、策略网络和演员‑评论家网络组成；四、使用A3C和PG强化学习算法分别对演员‑评论家网络和策略网络进行端到端的离线训练，并采用Adam优化器来优化模型参数；五、保存训练收敛的模型；本发明还公开该方法的应用；该发明提高搜索和数据样本使用效率，提高跟踪性能，减少计算量和内存消耗，利于在移动设备端实际部署。

著录项

公开/公告号CN112802061A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-05-14

原文格式PDF
申请/专利权人浙江师范大学;
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申请/专利号CN202110299760.7
发明设计人郑忠龙;贾日恒;林飞龙;唐长兵;
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申请日2021-03-22
分类号G06T7/246(20170101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构33246 浙江千克知识产权代理有限公司;
代理人王丰毅;田静
地址 321004 浙江省金华市迎宾大道688号
入库时间 2023-06-19 10:58:46

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-07-08

专利实施许可合同备案的生效 IPC(主分类):G06T 7/246 专利申请号:2021102997607 专利号:ZL2021102997607 合同备案号:X2022980008009 让与人:浙江师范大学受让人:浙江丰收电子商务有限公司发明名称:一种基于层次化决策网络的鲁棒目标跟踪方法及系统申请日:20210322 申请公布日:20210514 授权公告日:20210806 许可种类:普通许可备案日期:20220623

专利实施许可合同备案的生效、变更及注销

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5. A METHOD AND SYSTEM FOR ROBUST OBJECT TRACKING USING PARTICLE FILTER FRAMEWORK [P] . 世界知识产权组织专利： WO2013162313A1 . 2013-10-31

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