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申请/专利权人：海南大学
申请日：2024-03-18
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118155098A
主分类号：G06V20/17
分类号：G06V20/17;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/74;G06V10/82
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.25#实质审查的生效;2024.06.07#公开
摘要：本发明涉及一种多无人机视域下目标跟踪方法、装置、设备及介质，在目标跟踪过程中，该方法重复的执行以下步骤：获取多无人机拍摄的图像并进行实时更新；将时序图像序列按照顺序输入Transformer网络进行特征提取，其中，第一帧图像作为初始化的目标模板，后续帧图像作为待搜索区域图像；将目标模板的特征图分别输入两路不同的卷积层，得到分类支路和回归支路，同时，将待搜索区域的特征图输入一个卷积层，得到卷积结果；分别用分类支路和回归支路作为卷积核对卷积结果进行卷积，得到分类结果和回归结果，回归结果作为目标框的检测结果，实现目标跟踪；基于目标框的检测结果与当前目标模板的相似度进行目标模板更新。与现有技术相比，本发明可以在较大范围内对运动目标进行持续准确的跟踪。
主权项：1.一种多无人机视域下目标跟踪方法，其特征在于，在目标跟踪过程中，重复的执行以下步骤：S1、获取多无人机拍摄的当前和历史时刻的图像并进行实时更新，所述图像按照时间先后顺序进行编码；S2、将无人机集群所拍摄的时序图像序列按照顺序输入Transformer网络进行特征提取，其中，将拍摄的第一帧图像作为初始化的目标模板，后续帧图像作为待搜索区域图像；S3、将目标模板的特征图分别输入两路不同的卷积层，得到分类支路和回归支路，同时，将待搜索区域的特征图输入一个卷积层，得到卷积结果；S4、用分类支路作为卷积核对待搜索区域的卷积结果进行卷积，得到区分图像前景和背景的分类结果，用回归支路作为卷积核对待搜索区域的卷积结果进行卷积，得到回归结果，并作为目标框的检测结果；基于分类结果和回归结果对目标进行跟踪；S5、基于目标框的检测结果与当前目标模板的相似度进行目标模板更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海南大学 一种多无人机视域下目标跟踪方法、装置、设备及介质
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