目标跟踪方法、装置、设备以及存储介质.pdf
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目标跟踪方法、装置、设备以及存储介质.pdf
本发明公开了一种目标跟踪方法、装置、设备以及存储介质,该方法包括:对第t?1帧视频帧和第t帧视频帧分别进行目标检测,得到第t?1帧视频帧中的各个第一目标检测框和第t帧视频帧中的各个第二目标检测框,t为大于1的正整数,预测第一目标检测框所表示的目标在第t帧视频帧中的检测框,得到第一目标预测框,根据第一目标检测框和第二目标检测框之间的重叠度以及第一目标预测框和第二目标检测框之间的重叠度,从第t帧视频帧中的各个第二目标检测框中确定第一目标检测框所表示的目标的跟踪结果。从而,提高了目标跟踪的准确度,减少漏跟和误跟
一种目标跟踪方法、装置、设备以及存储介质.pdf
本申请提供一种目标跟踪方法、装置、设备以及存储介质,所述目标跟踪方法,包括:获取当前帧对应的当前彩色图像和当前红外图像,以及,前一帧对应的前一彩色图像和前一红外图像;对当前彩色图像、当前红外图像、前一彩色图像和前一红外图像进行融合处理,得到融合特征;将融合特征输入预测网络,得到预测特征图,预测特征图中包括对象在当前帧中的多个预测位置和每个预测位置对应的初步概率;根据对象在前一帧中的目标位置、对象在当前帧中的多个预测位置和每个预测位置对应的初步概率,得到每个预测位置对应的目标概率;从每个预测位置对应的目标概
目标跟踪方法、装置、电子设备以及可读存储介质.pdf
本公开实施例公开了一种目标跟踪方法、装置、电子设备以及可读存储介质。该目标跟踪方法包括:获取上一帧的目标边界框;将上一帧的目标边界框的尺寸放大以生成搜索区域;将当前帧在搜索区域内的图像数据缩放到预定尺寸;将缩放后的图像数据输入目标跟踪网络,以便从多个候选锚点框中确定目标锚点框,并获取目标锚点框的位置偏移量和尺寸调整信息;基于位置偏移量和尺寸调整信息调整目标锚点框,以便从搜索区域中确定目标区域;基于搜索区域以及目标区域在搜索区域中的位置,确定目标在当前帧中的位置,表示为当前帧的目标边界框,从而减小了跳帧处理
目标检测方法、装置、设备以及存储介质.pdf
本申请公开了目标检测方法、装置、设备以及存储介质,涉及目标检测、深度学习领域。具体实现方案为:获取点云数据;根据点云数据中点云点的位置,将点云数据划分为多个点云点集合;分别提取各点云点集合中点云点的特征,确定点云数据的特征图;根据特征图以及预先训练的目标检测模型,确定点云数据中的对象。本实现方式可以准确快速地对点云数据进行目标检测。
目标检测方法、装置、设备以及存储介质.pdf
本公开提供了一种目标检测方法、装置、设备以及存储介质。涉及人工智能技术领域,具体涉及计算机视觉和深度学习技术,具体可用于人手检测、人体检测和人体关键点检测等联合检测场景下。具体实现方案为:通过目标检测模型提取待检测图片的图像特征;将图像特征分别输入至N个检测分支,N个检测分支用于检测N种类别的目标对象;将N个检测分支中第一检测分支的卷积层输出的中间卷积特征,输入至N个检测分支中第二检测分支的卷积层中,得到N个检测分支输出的最终卷积特征;根据N个检测分支输出的最终卷积特征,输出待检测图片的包括N种类别的检测