一种基于可变形卷积的孪生网络目标跟踪方法.pdf

一种基于复合卷积网络的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 114565639 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210158946.5 (22)申请日 2022.02.21 (71)申请人西安电子科技大学地址 71007

2023-05-07 约1.9万字 14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

基于孪生卷积网络的目标跟踪算法：原理、应用与优化研究.docx 基于孪生卷积网络的目标跟踪算法：原理、应用与优化研究一、引言 1.1研究背景与意义在当今数字化时代，计算机视觉技术的发展日新月异，目标跟踪作为其中的关键研究领域，在众多实际应用场景中发挥着不可或缺的作用。从自动驾驶汽车实时识别和跟踪周围车辆、行人，保障行驶安全；到安防监控系统对可疑人员和异常行为的精准监测，维护社会秩序；再到机器人技术在工业生产和服务场景中对工件、人员的高效识别与跟踪，提升生产效率和服务质量，目标跟踪技术已广泛渗透到交通、安全、工业等多个重要领域。传统的目标跟踪算法在面对复杂多变的实际场景时，往往暴露出诸多局限性。例如在光照条件剧烈变化时，目标的外观特征会发生显著改变，

2025-06-11 约3.64万字 29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

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

基于可变形卷积网络的城市航拍影像目标检测：方法创新与实践.docx 基于可变形卷积网络的城市航拍影像目标检测：方法创新与实践一、引言 1.1研究背景与意义随着城市化进程的加速，城市规模不断扩大，城市规划和管理面临着日益复杂的挑战。城市航拍影像作为一种重要的地理空间数据来源，能够提供高分辨率、大范围的城市景观信息，为城市规划、安防监控、交通管理等领域提供了有力支持。在城市航拍影像中，准确检测和识别各类目标，如建筑物、道路、车辆、行人等，对于城市规划师、安防人员和交通管理者等具有重要意义。通过对航拍影像中目标的检测和分析，可以获取城市的土地利用、交通流量、基础设施分布等信息，为城市规划和管理提供科学依据。传统的目标检测方法在处理城市航拍影像时存在一定的局限

2025-04-24 约3.91万字 33页立即下载

基于卷积神经网络的目标检测与跟踪方法研究 .pdf 基于卷积神经网络的目标检测与跟踪方法研究随着计算机算力和机器学习算法的不断进步，目标检测和跟踪技术在许多应用领域得到了广泛的应用，例如自动驾驶、智能家居、安防监控等。其中，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是目前应用最广泛、效果最好的深度学习模型之一。本文将重点介绍基于CNN的目标检测和跟踪方法研究，探讨其原理、技术挑战及应用前景等相关问题。【一、目标检测】目标检测指的是在一幅图像或视频中，自动识别出感兴趣的物体并确定其位置。传统的目标检测方法主要是基于手工设计的特征和分类器，例如Haar特征、HOG 特征等，这种方法需要大量的人力和

2024-11-14 约1.6千字 3页立即下载

基于卷积神经网络的跨镜多行人目标检测与跟踪：方法创新与实践.docx 基于卷积神经网络的跨镜多行人目标检测与跟踪：方法创新与实践一、引言 1.1研究背景与意义随着城市化进程的加速和智能技术的不断发展，安防和交通等领域对于行人目标的检测与跟踪需求日益迫切。在安防监控中，跨镜多行人目标检测与跟踪技术能够帮助警方实时掌握人员的行动轨迹，从而有效预防和侦破各类案件。例如，在公共场所发生突发事件时，通过对多个监控摄像头捕捉到的行人信息进行分析和整合，可以快速定位嫌疑人的位置和行动路线，为警方的执法行动提供有力支持。在交通领域，准确检测和跟踪行人对于自动驾驶系统的安全性和可靠性至关重要。自动驾驶汽车需要实时感知周围的行人情况，以便及时做出决策，避免碰撞事故的发生。此

2025-04-27 约3.25万字 35页立即下载

基于卷积神经网络的红外船视频目标跟踪：方法挑战与优化.docx 基于卷积神经网络的红外船视频目标跟踪：方法、挑战与优化一、引言 1.1研究背景与意义在现代科技发展的浪潮中，红外船视频目标跟踪技术作为计算机视觉领域的关键研究方向，在军事和民用领域都展现出了极其重要的价值。从军事领域来看，红外成像技术凭借其独特的优势，在复杂的战场环境中发挥着不可替代的作用。在夜晚或恶劣天气条件下，可见光成像受到极大限制，而红外成像能够穿透黑暗、烟雾和云层等障碍，清晰地捕捉到舰船目标的信息。精确的红外船视频目标跟踪对于军事侦察、监视和打击具有重要意义，它可以为军事行动提供关键的情报支持，帮助作战人员实时掌握敌方舰船的位置、运动轨迹和行动意图，从而制定更加精准的作战策略，

2025-04-01 约2.59万字 21页立即下载

一种基于全卷积孪生网络的无人机图像去噪方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112967210 B (45)授权公告日 2022.07.05 (21)申请号 202110471928.8 G06V 10/82 (2022.01) (22)申请日 2021.04

2023-06-10 约1.12万字 11页立即下载

基于孪生网络的特征点跟踪方法.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 113408376 A (43)申请公布日 2021.09.17 (21)申请号 202110620763.6 (22)申请日 2021.06.03 (71

2023-06-20 约8.8千字 9页立即下载

一种基于目标跟踪网络的高空抛物检测方法及系统.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 113362374 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110633431.1 (22)申请日 2021.06.07 (71)申请人浙江工业大学地址

2023-06-17 约1.75万字 18页立即下载

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