江苏省技术产权交易市场

一种基于时空关注度机制的多行人在线跟踪方法
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商品编号
54448218109061204029
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损失值 数据关联 时空关注度机制 时空域 模型更新 深度神经网络 自适应样本权重项 行人检测 行人跟踪 跟踪目标函数

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一种基于时空关注度机制的多行人在线跟踪方法,包括步骤为:行人检测,行人跟踪和数据关联。本发明提供的基于时空关注度机制的多行人在线跟踪方法:(针对现有在线跟踪算法用于训练模型的正、负样本不均衡的问题,提出了融合自适应样本权重项的跟踪目标函数,根据样本在模型训练过程中计算得到的损失值重新分配样本权重,提升了跟踪模型更新的有效性;针对数据关联中易受被遮挡或位置偏移的噪声样本干扰的问题,提出了融合时空域关注度机制的深度神经网络匹配模型,使其在空域上关注比对图片中的相关区域而忽略非相关区域,在时域上模型关注历史轨迹中的正样本而忽略噪声样本,从而提升了多行人跟踪的准确率。
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