基于孪生网络的特征点跟踪方法.pdf

基于孪生网络特征融合的无人机目标跟踪方法研究.pdf 基于孪生网络特征融合的无人机目标跟踪方法研究摘要近年来，随着无人机的广泛应用与目标跟踪技术的发展，无人机目标跟踪成为了热门研究之一。探究跟踪性能更好、速度更快的无人机目标跟踪算法在侦察监视、远程打击和农业植保、灾害应对等军事民生领域具有很高的应用价值和现实意义。无人机目标跟踪任务需要应对复杂的空中环境和无人机平台有限的计算资源。目前基于深度卷积孪生神经网络的目标跟踪算法能够较好地实现跟踪精度和计算效率的平衡，成为了研究无人机目标跟踪算法的主流。然而当前的目标跟踪算法在面对复杂极端的自然环境时依然存在一些不足，本文从两个方面对无人机单目标跟踪算法和多目标跟踪算法进行了改进。针对

2025-04-24 约13.76万字 69页立即下载

基于目标感知及场景特征交互的孪生跟踪方法研究.docx 基于目标感知及场景特征交互的孪生跟踪方法研究一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，目标跟踪作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，在智能监控、无人驾驶、人机交互等众多领域具有广泛的应用前景。然而，由于目标在复杂场景中的动态变化和背景干扰等因素的影响，传统的目标跟踪方法往往难以实现准确、稳定的跟踪效果。因此，本文提出了一种基于目标感知及场景特征交互的孪生跟踪方法，以提高目标跟踪的准确性和稳定性。二、研究背景与意义当前的目标跟踪方法主要依赖于对目标的特征提取和模型学习。然而，在实际应用中，由于场景的复杂性和动态性，这些方法往往难以准确捕捉目标的运动轨迹。为了解决这一问题，本文提出了一种基于孪

2025-02-08 约4.89千字 10页立即下载

一种基于条件对抗生成孪生网络的目标跟踪方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112837344 A (43)申请公布日 2021.05.25 (21)申请号 202011489615.7 (22)申请日 2020.12.16 (66)本国优先权数

2023-06-04 约2.46万字 19页立即下载

一种基于可变形卷积的孪生网络目标跟踪方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114882395 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210392362.4 G06N 3/04 (2006.01)

2023-05-18 约1.31万字 12页立即下载

基于双孪生网络的复杂机坪区域内飞机跟踪方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113362373 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110609145.1 (22)申请日 2021.06.01 (71)申请人北京

2023-06-18 约1.69万字 15页立即下载

基于孪生网络的红外目标跟踪方法研究.pdf 基于孪生网络的红外目标跟踪方法研究摘要大多数目标跟踪算法都是基于可见光场景设计的，但在某些情况下，红外目标跟踪具有可见光所不具备的优势。红外设备利用物体本身的辐射来成像，不需要额外的光源，可以在弱光或黑暗场景中显示目标。然而，红外图像也存在诸如目标和背景之间边界不清晰、图像模糊甚至背景杂乱等缺陷，尤其是一些公开红外数据集的图像质量参差不齐的，这对基于数据驱动的红外目标跟踪算法的训练产生了一定的负面影响。从图像性质来看，红外场景下的目标跟踪相对于可见光跟踪，缺少颜色、纹理等信息，再加上红外图像本身对比度低，所以目标间相似、目标与背景相似造成干扰的问题尤为突出。如今基于深度学习的

2025-05-23 约10.34万字 68页立即下载

基于孪生神经网络的目标工件跟踪分割方法研究.pdf 摘要摘要本课题来源于陕西省科技厅项目（编号：2018GY-173）和西安市科技局项目（编号：GXYD7.5）。智能化工厂的建设对目标跟踪技术有较高的要求，目前的目标跟踪方法在较为简单的视频场景中可以完成对目标的准确跟踪任务，但在存在目标变形、快速运动和遮挡等困难的工厂场景中，现有跟踪算法的准确性和鲁棒性有待提高，针对上述问题，本文基于相关滤波和孪生网络跟踪方法进行研究和改进，主要研究工作内容如下：首先，针对在复杂且多变的工业生产环境下目标工件的跟踪精度不高，鲁棒性差的问题，提出了一种基于ATOM的多注意力融合工件跟踪算法。该方法将相关滤波与 孪生网络算法相结合，在特征提取网络

2025-05-16 约10.38万字 53页立即下载

一种基于目标感知的深度孪生网络高光谱视频目标跟踪方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112816474 B (45)授权公告日 2022.02.01 (21)申请号 202110017726.6 CN 111915644 A,2020.

2023-06-06 约1.71万字 10页立即下载

基于注意力和关系检测的孪生网络目标跟踪方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114821390 A (43)申请公布日 2022.07.29 (21)申请号 202210263162.9 G06V 10/82 (2022.01)

2023-05-14 约1.87万字 21页立即下载

几种基于孪生网络结构的跟踪算法.docx PAGE2 PAGE2 绪论课题的研究背景以及意义人们从外界环境中所获取的信息的方式，大部分都是经过人们的眼睛，也就是视觉系统被人们获取。据统计，大约有百分之八十左右的外界信息是通过眼睛被人类接受的REF_Re\r\h[1.]。但是人类的精力、视野都是有限的，所以在各种领域中，人类视觉的应用都受到了很大限制。进入21世纪以来，随着计算机科学与技术的高速发展，让计算机帮助人们处理视觉信息的想法掀起一番热潮，成为了一项十分受欢迎的研究项目。计算机视觉这一学科也因此兴起，吸引了大量研究人员的目光。计算机视觉简单来说，就是研究如何利用计算机等设施，研究

2024-10-29 约1.27万字 23页立即下载

基于时空特征融合的目标跟踪方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117423035A (43)申请公布日2024.01.19 (21)申请号202311423598.0 (22)申请日2023.10.27 (71)申请人安徽大学地址230039

2024-01-17 约2.27万字 18页立即下载

基于光流跟踪预测和凸几何距离的线段特征跟踪方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112991388 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110268118.2 (22)申请日 2021.03.11 (71)申请人中国科学院自动化研究所

2023-06-08 约2.59万字 15页立即下载

一种用于无人机跟踪的特征信息增强的孪生网络模型.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114549583 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210053117.0 G06N 3/04 (2006.01)

2023-05-10 约7.75千字 7页立即下载

一种基于图网络的多目标跟踪方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112802067 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110104067.X (22)申请日 2021.01.26 (71)申请人深圳

2023-06-03 约2.49万字 20页立即下载

基于跟踪特征的目标模型逼真度评估方法(1).pptx 基于跟踪特征的目标模型逼真度评估方法汇报人：2024-01-23 引言目标模型逼真度评估方法概述基于跟踪特征的目标模型逼真度评估方法与其他评估方法的比较在实际场景中的应用结论与展望contents目录 01引言视觉跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向，广泛应用于智能监控、人机交互、虚拟现实等领域。目标模型的逼真度评估是视觉跟踪的关键环节，直接影响跟踪算法的性能和鲁棒性。目前，目标模型逼真度评估方法存在评估指标单一、主观性强等问题，亟待改进和完善。研究背景与意义目前，目标模型逼真度评估方法主要分为基于像素误差的评估方法、基于特征相似性的评估方法和基于深度学习的评估方法等。其中，基于像素误差的评

2024-06-14 约3.23千字 27页立即下载