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公开(公告)号：CN119477986A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411588801.4
申请日：2024-11-08
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T7/246 , G06V40/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于改进的MOTR的野生动物多目标跟踪方法，步骤包括：1)利用卷积神经网络从采集到的鹿视频中提取不同分辨率的多尺度鹿特征；2)利用改进后的高效混合编码器对前述的多尺度特征进行特征融合，输出融合后的多尺度特征；3)将融合后的多尺度特征输入到基于先验知识的查询初始化模块，输出带有鹿初步位置信息的检测查询；4)检测查询与融合后的多尺度特征一起输入到解码器中，最后输出当前视频帧的预测结果。本发明采用改进的编码器代替MOTR原有的编码器，实现低计算量的同时提升小目标跟踪能力；初始化检测查询策略，减少复杂背景的影响，降低了漏检现象，并提高了模型应用于不同野外场景的泛化能力等。
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