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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明公开了基于RGB‑事件的自适应删插帧的高效视觉跟踪方法，属于事件相机技术领域，包括以下步骤：输入数据；特征提取和关系建模；跟踪头定位目标边界框；自适应的决策模块：将映射层的tokenembeddings、Transformer编码层的特征、跟踪头的目标边界框拼接在一起输入到决策模块中，得到相应的决策，决策分为三类：不操作，删帧，插帧。通过上述方式，本发明设计了自适应决策模块，通过决策模块的输出，可以自适应地选择RGB数据或者事件流数据作为模型的输入。本发明使得模型能够充分利用不同模态数据的优势，使模型更加灵活地应对不同情况，从而提高跟踪的准确性、稳定性和效率性。
主权项：1.基于RGB-事件的自适应删插帧的高效视觉跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、输入数据；输入模板图像和搜索区域图像，映射层将输入的图像分割成patch序列并采用投影层将其转换为patchembeddings，再加上位置编码获得tokenembeddings；步骤2、特征提取和关系建模；将得到的tokenembeddings输入到Transformer编码层中，Transformer编码层对模板和搜索区域的特征进行提取和关系建模，通过模板和搜索区域的信息交互，提取搜索区域中目标对象的特征；步骤3、跟踪头定位目标边界框；将搜索区域的特征输入到跟踪头中，获得目标物体的边界框，输出当前帧的跟踪结果；步骤4、自适应的决策模块；将映射层的tokenembeddings、Transformer编码层的特征、跟踪头的目标边界框拼接在一起输入到决策模块中，得到相应的决策，决策分为三类：不操作，继续使用RGB数据作为输入进行跟踪；删帧，直接利用上一帧的跟踪结果；插帧，选择使用事件流数据作为输入进行跟踪；当决策网络输出的是不操作选项时，输入RGB数据，接着执行步骤1-步骤3；当决策网络输出的是删帧选项时，跳转到步骤3；当决策网络输出的是插帧选项时，输入事件流数据，接着执行步骤1-步骤3。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 基于RGB-事件的自适应删插帧的高效视觉跟踪方法
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