一种基于时空注意力机制的目标跟踪方法.pdf

一种基于注意力机制的目标跟踪算法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114463375 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202111551419.2 (22)申请日 2021.12.21 (71)申请人一拓通信集团股份有限公司地址 2

2023-05-05 约5.52千字 6页立即下载

《基于注意力机制的视觉目标跟踪方法研究》.docx 《基于注意力机制的视觉目标跟踪方法研究》一、引言视觉目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其目的是在视频序列中持续地跟踪特定目标。近年来，随着深度学习和人工智能的快速发展，基于注意力机制的视觉目标跟踪方法逐渐成为研究热点。本文将就基于注意力机制的视觉目标跟踪方法进行深入研究，旨在提高跟踪的准确性和鲁棒性。二、视觉目标跟踪的背景与意义视觉目标跟踪技术在许多领域具有广泛的应用，如智能监控、智能驾驶、人机交互等。在智能监控领域，通过对特定目标的持续跟踪，可以实现异常行为检测、目标识别等功能；在智能驾驶领域，车辆可以通过跟踪道路上的行人、车辆等目标，实现自动驾驶和安全避障。因此，研究基于

2024-12-24 约8.65千字 17页立即下载

基于多尺度与注意力机制的多目标跟踪方法研究.docx 基于多尺度与注意力机制的多目标跟踪方法研究一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，多目标跟踪技术在智能监控、无人驾驶、行为分析等领域的应用越来越广泛。多目标跟踪的主要任务是在连续的视频帧中，对多个目标进行准确、稳定地跟踪。然而，由于目标尺寸多变、运动轨迹复杂、背景干扰等因素的影响，多目标跟踪仍然面临诸多挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种基于多尺度与注意力机制的多目标跟踪方法。二、多尺度与注意力机制概述多尺度技术是一种常用的计算机视觉技术，通过在不同尺度上对图像或视频进行处理，可以提取到更丰富的特征信息。在多目标跟踪中，多尺度技术可以帮助算法更好地适应不同尺寸的目标。 注意力机制是一种

2025-04-13 约4.73千字 10页立即下载

一种基于混合注意力机制的端到端单目标跟踪方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114550040 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210152336.4 G06V 10/764 (2022.01)

2023-05-06 约1.12万字 9页立即下载

基于注意力机制的目标跟踪研究.docx 基于注意力机制的目标跟踪研究一、引言 目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究课题，其广泛应用于视频监控、智能驾驶、人机交互等多个领域。近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于注意力机制的目标跟踪方法逐渐成为研究热点。本文旨在研究基于注意力机制的目标跟踪方法，分析其原理、方法及性能，并探讨其未来发展方向。二、注意力机制概述 注意力机制是一种模拟人类视觉注意力的计算模型，其核心思想是根据任务需求，将有限的注意力资源分配到最相关的信息上。在目标跟踪任务中，注意力机制可以帮助模型关注目标及其周围环境，提高跟踪的准确性和鲁棒性。三、基于注意力机制的目标跟踪方法 1.空间注意力机制 空间注意力机制是通过

2025-03-14 约4.1千字 8页立即下载

基于注意力机制的目标跟踪研究.docx 基于注意力机制的目标跟踪研究一、引言 目标跟踪作为计算机视觉领域的一个重要分支，旨在通过连续地检测目标在视频序列中的位置，实现目标的稳定跟踪。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于注意力机制的目标跟踪方法成为了研究的热点。本文将就基于注意力机制的目标跟踪的研究背景、意义、现状及方法进行详细阐述。二、研究背景及意义 目标跟踪技术在智能监控、智能驾驶、人机交互等领域有着广泛的应用。然而，由于目标在运动过程中可能遭受遮挡、形变、光照变化等影响，传统的目标跟踪方法往往难以取得满意的跟踪效果。基于注意力机制的目标跟踪方法通过模拟人眼的注意力机制，使得模型能够更加关注与目标相关的信息，从而提高跟踪的

2025-05-21 约4.36千字 9页立即下载

一种基于注意力机制与多尺度融合的目标检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114882428 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210341735.5 G06V 10/82 (2022.01)

2023-05-16 约1.6万字 15页立即下载

一种融合时空注意力机制的端到端多目标肉鸡行为识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117333948A (43)申请公布日2024.01.02 (21)申请号202311400318.4G06V10/80(2022.01)

2024-01-02 约2.28万字 18页立即下载

基于注意力机制的目标检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114882205 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210339874.4 G06N 3/04 (2006.01)

2023-05-14 约1.37万字 14页立即下载

一种基于注意力和时空信息的有限像素车辆目标检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112818905 B (45)授权公告日 2022.08.26 (21)申请号 202110198268.0 G06T 7/136 (2017.01) (22)申请日 2021.02.

2023-06-04 约2.39万字 19页立即下载

基于卷积混合注意力机制的多目标跟踪算法.docx 基于卷积混合注意力机制的多目标跟踪算法目录 1.内容概括................................................2 1.1研究背景.............................................3 1.2研究意义.............................................4 1.3文献综述.............................................5 2.相关理论基础............................................6 2.1卷积

2024-11-19 约1.29万字 28页立即下载

基于卷积混合注意力机制的多目标跟踪算法.docx 基于卷积混合注意力机制的多目标跟踪算法目录 1.内容概括................................................2 1.1背景与意义...........................................3 1.2研究内容与目标.......................................3 2.相关工作................................................4 2.1多目标跟踪的发展历程.................................5 2.2基于卷积神经网络的方

2024-11-28 约1.67万字 35页立即下载

引入注意力机制的JDE多目标跟踪方法.docx PAGE 1- 引入注意力机制的JDE多目标跟踪方法 一、1.JDE多目标跟踪方法概述 (1)多目标跟踪（Multi-ObjectTracking，MOT）是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在同时追踪多个目标在视频序列中的运动轨迹。随着视频监控、自动驾驶、智能交通等领域的快速发展，MOT技术在实际应用中具有重要的意义。JDE（JointDetectionandTracking）多目标跟踪方法是一种基于深度学习的端到端跟踪框架，通过联合检测和跟踪任务，实现了对视频序列中多个目标的实时、高效跟踪。 (2)JDE方法的核心思想是将检测和跟踪任务融合到一个统一的网络框架中，通过共享特征提取器和预测

2025-01-18 约2.19千字 4页立即下载

一种基于时空流间注意力机制的动态表情识别方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112800894 B (45)授权公告日 2022.08.26 (21)申请号 202110061153.7 G06V 10/46 (2022.01)

2023-06-06 约2.59万字 15页立即下载

基于半监督和注意力机制的少样本水下鱼体跟踪方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114882344 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210567252.7 (22)申请日 2022.05.23 (71)申请人海南大学

2023-05-17 约1.45万字 14页立即下载