申请/专利权人：湖南大学

申请日：2024-04-09

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN118015049B

主分类号：G06T7/246

分类号：G06T7/246;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/082;G06N3/084;G06V10/25;G06V10/42;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/86

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开

摘要：一种结合YOLO和GCN的海上目标追踪方法及其模型，该方法包括：对海上船只数据进行实地采集；实验数据预处理，将训练集输入到检测模块，对图像目标进行特征提取，得到多帧目标识别数据，并计算检测模块的损失；反向传播进行检测模块的YOLO参数更新；将检测模块得到的多帧目标识别数据输入到关联模块，以检测目标为节点构建图结构，提取高级目标特征，进行下一时刻目标位置的预测，结果计算总的损失；通过梯度反向传播进行关联模块参数的更新，得到训练好的海上目标追踪模型；将测试集输入训练好的海上目标追踪模型，输出检测追踪结果和概率。本发明考虑到不同目标之间的空间关系，目标追踪性能好。

主权项：1.一种结合YOLO和GCN的海上目标追踪方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：对海上船只数据进行实地采集，将采集的数据分为训练集和测试集；步骤2：实验数据预处理，将训练集进行目标位置、类别标注，步骤3：将训练集输入到检测模块，对图像目标进行特征提取，得到多帧目标识别数据，并计算检测模块的损失；步骤4：根据计算的检测模块的损失，反向传播进行检测模块的YOLO参数更新；步骤5：将检测模块得到的多帧目标识别数据输入到关联模块，以检测目标为节点构建图结构，用GCN网络提取高级目标特征，再用GRU网络进行下一时刻目标位置的预测，并根据预测结果和实际检测结果计算总的损失；步骤5中，以检测目标为节点构建图结构，用GCN网络提取高级目标特征，再用GRU网络进行下一时刻目标位置的预测的具体方法为：首先以检测目标为节点构建图结构，其中从连续帧图像中检测到的同一个目标被视为一个节点，两个节点之间的连接被视为一个边缘；将多帧目标识别数据及所构图结构的邻接矩阵输入到GCN网络，通过聚合邻接节点信息，得到聚合特征，然后将聚合特征的属性值与当前节点属性值融合更新节点的状态，GCN网络包括两层GCN层，每层GCN层包括节点聚合层和ReLU层，GCN层定义如下： 其中，h表示经过GCN层聚合邻接节点信息后的聚合特征，表示邻接矩阵A与单位矩阵IN的和；表示的度矩阵；x表示第一层GCN层的输入特征，wT表示GCN网络的权重向量；GCN网络的前向传播公式为： 其中，St表示提取的高级目标特征，fGCN表示GCN网络的前向传播函数，表示对归一化处理，xt表示t时刻图的空间特征；表示第一层GCN层的权重向量；W1表示第二层GCN层的权重矩阵；经过两层GCN层后获得最终提取的高级目标特征St，将高级目标特征输St入GRU网络，用ht-1表示上一个节点传递下来的隐藏状态，则GRU网络用St和ht-1来获取两个门控信号，得到rt复位门和更新门zt的公式如下：rt＝σWr·[ht-1，St]，zt＝σWz·[ht-1，St]其中，Wr表示复位门训练时的权重矩阵，Wz表示更新门训练时的权重矩阵，σ表示激活函数；得到门控信号之后，首先使用复位门rt来得到复位之后的数据：ht-1′＝rt⊙ht-1其中，ht-1′表示经复位门rt复位后的上一个节点传递下来的隐藏状态，⊙表示矩阵元素相乘；再将ht-1′与St进行拼接，然后通过一个tanh激活函数来将数据放缩到-1，1的范围内，即得到h′：h′＝tanhWh′[ht-1⊙rt，St]其中，⊙表示矩阵元素相乘，h′表示GRU网络在t时刻的输出，Wh′表示ht-1′与St拼接时的权重矩阵；使用更新门zt更新记忆，得到目标在下一时刻的位置预测：ht＝zt⊙ht-1+1-zt⊙h′之后根据预测结果和实际检测结果，对预测结果和实际检测结果进行关联匹配；步骤6：根据计算的总的损失，通过梯度反向传播进行关联模块参数的更新，得到训练好的海上目标追踪模型；步骤7：将待追踪的海上船只测试集输入训练好的海上目标追踪模型，输出检测追踪结果和概率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖南大学 一种结合YOLO和GCN的海上目标追踪方法及其模型

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