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一种基于自适应深度特征滤波器的多场景下目标跟踪方法

摘要

一种基于自适应深度特征滤波器的多场景下目标跟踪方法,将原始图像的目标区域从RGB空间转换到颜色命名空间当中,减小颜色变化的干扰,然后计算目标区域的前景概率图,根据前景概率图使用前景区域提取到的特征进行训练,以缓解边界效应,有效抑制背景中的噪声,使得本发明能够自适应地提取目标特征。本发明使用多层深度特征分别在相应的相关滤波器中进行训练,并且自适应地根据跟踪效果、滤波器稳定性、历史响应等信息更新相应深度特征滤波器的权重,在不同场景中引导跟踪模型自适应地选择有用的深度特征,能够在多种复杂场景中鲁棒地跟踪目标。相比于现有技术,本发明具有鲁棒性高的优点,能够在多种复杂场景中准确地进行目标跟踪。

著录项

  • 公开/公告号CN110135500A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-08-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京大学;

    申请/专利号CN201910413779.2

  • 发明设计人 武港山;徐鹏飞;

    申请日2019-05-17

  • 分类号

  • 代理机构南京天翼专利代理有限责任公司;

  • 代理人奚铭

  • 地址 210046 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号

  • 入库时间 2024-02-19 13:45:05

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-09-10

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20190517

    实质审查的生效

  • 2019-08-16

    公开

    公开

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