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OBJECT CLASSIFICATION USING MACHINE LEARNING AND OBJECT TRACKING

机译:使用机器学习和对象跟踪进行对象分类

摘要

Techniques and systems are provided for classifying objects in one or more video frames. For example, one or more bounding regions are determined for a current video frame of a scene. The one or bounding regions are determined based on object tracking performed for one or more blobs detected for the current video frame. The one or more bounding regions are associated with the one or more blobs. A blob includes pixels of at least a portion of one or more objects in the current video frame. One or more regions of interest are determined in the current video frame of the scene. The one or more regions of interest are determined using the one or more bounding regions determined for the current video frame. One or more objects within the one or more regions of interest are classified using a trained network applied to the one or more regions of interest.
机译:提供了用于对一个或多个视频帧中的对象进行分类的技术和系统。例如,为场景的当前视频帧确定一个或多个边界区域。基于对当前视频帧检测到的一个或多个斑点执行的对象跟踪,确定一个或边界区域。一个或多个边界区域与一个或多个斑点相关联。斑点包括当前视频帧中一个或多个对象的至少一部分的像素。在场景的当前视频帧中确定一个或多个感兴趣区域。使用为当前视频帧确定的一个或多个边界区域来确定一个或多个关注区域。使用应用于一个或多个关注区域的训练网络对一个或多个关注区域内的一个或多个对象进行分类。

著录项

  • 公开/公告号US2019034734A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-01-31

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 QUALCOMM INCORPORATED;

    申请/专利号US201816037912

  • 申请日2018-07-17

  • 分类号G06K9;G06K9/32;G06T7/11;G06K9/20;G06N5/04;G06N3/08;G06T3/40;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:04:53

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