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基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法与系统
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2023103728490
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2023103728490 | 专利名称 | 基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法与系统 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06T7/246(2017.01),G06V20/40(2022.01),G06V10/62(2022.01),G06V10/82(2022.01),G06V10/74(2022.01),G06V10/764(2022.01),G06V10/766(2022.01),G06V10/80(2022.01),G06N3/0455(2023.01),G06N3/0464(2023.01),G06N3/ |
| 申请人 | 南昌工程学院 | 申请地址 | 330000 江西省南昌市高新区天祥大道289号 |
| 发明人 | 王员云 | 申请日期 | 2023-04-10 |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-11 08:36:05 |
| 专利摘要 | 本发明提出一种基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法与系统，所述方法包括：基于卷积神经网络模型与上下文自注意力学习模块，构建得到特征提取网络模型；利用区域建议网络分别对提取后的目标模板图像特征和搜索区域图像特征在分类分支和回归分支上分别进行特征融合深度卷积计算，得到对应的相似度得分图，最后将最大相似度得分值对应的相似度得分图确定为跟踪定位目标。在本发明中，通过重构所得到的特征提取网络，可增强模板分支与搜索分支的全局信息表示能力和自注意力学习能力，有利于区域建议网络的分类回归分支的相似度计算，最终实现更加精确的跟踪。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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