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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116030097A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310172562.3
申请日：2023-02-28
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06T7/246 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06V10/80
Abstract: 本发明提出一种基于双重注意力特征融合网络的目标跟踪方法与系统，所述方法包括：构建基于Transformer的多尺度特征融合网络；通过编码器对模板特征图中的特征进行学习，以得到高置信值目标建议框；将目标建议框输入到解码器中，对搜索区域特征进行学习融合以获取置信值最高的目标建议框；将注意力快速聚焦到感兴趣区域并捕获结构化空间信息和局部信息，利用编码器中的结构化空间信息进而探索全局上下文信息；利用将模板特征和搜索区域特征融合后的特征，送入到预测头以得到跟踪目标在搜索区域的最大响应位置进行跟踪。本发明使得跟踪器可以很好应对跟踪过程中出现的严重遮挡、尺度变化、背景复杂等困难，实现更准确和鲁棒的跟踪。
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公开(公告)号：CN117274883A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311543165.9
申请日：2023-11-20
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明提出一种基于多头注意力优化特征融合网络的目标跟踪方法与系统，该方法包括:在孪生网络框架下构建特征提取网络和特征融合网络模型并进行训练，利用特征提取网络分别对模板图像和搜索图像进行特征提取，得到模板图像特征和搜索区域特征，采用缩小模板图像特征在空间维度上尺度的方式进行多头自注意力计算，得到编码后模板特征，采用搜索区域特征降维的方式进行多头自注意力计算，得到局部特征增强的搜索区域特征，再将二者进行特征融合，将融合结果送入分类分支和回归分支上获取目标在搜索区域的最大响应位置以进行目标跟踪。本发明利用高效自注意力和高效空间约简注意力构建了特征融合网络，有效地提高了目标跟踪的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117274883B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311543165.9
申请日：2023-11-20
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明提出一种基于多头注意力优化特征融合网络的目标跟踪方法与系统，该方法包括:在孪生网络框架下构建特征提取网络和特征融合网络模型并进行训练，利用特征提取网络分别对模板图像和搜索图像进行特征提取，得到模板图像特征和搜索区域特征，采用缩小模板图像特征在空间维度上尺度的方式进行多头自注意力计算，得到编码后模板特征，采用搜索区域特征降维的方式进行多头自注意力计算，得到局部特征增强的搜索区域特征，再将二者进行特征融合，将融合结果送入分类分支和回归分支上获取目标在搜索区域的最大响应位置以进行目标跟踪。本发明利用高效自注意力和高效空间约简注(56)对比文件王辰成;杨麟儿;王莹莹;杜永萍;杨尔弘.基于Transformer增强架构的中文语法纠错方法.中文信息学报.2020,(06),全文.Yuanyun Wang.Depthwise Over-parameterized Siamese Network for VisualTracking《. 2021 International Conferenceon Information Technology and BiomedicalEngineering (ICITBE)》.2022,全文.马静怡;崔昊杨.基于改进RPN网络的电力设备图像识别方法研究.供用电.2020,(第01期),全文.
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公开(公告)号：CN113109803A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110426186.7
申请日：2021-04-20
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于测速信息的目标跟踪装置，包括壳体、测速装置、智能测速系统、以及所述壳体内设置的拆卸装置和固定装置；当需要进行测速时，首先将该装置放置在待测物体的顶部，通过该装置底部设置的磁性块与物体的顶部相互吸合，进行初步固定，在进行测速时，通过物体的移动使得风吹动叶轮的转动，进而通过转杆的转动带动第一锥齿轮的转动，进而通过第二锥齿轮和转轴带动齿轮转动，通过齿轮的转动使得拉杆拉动密封板向上滑动，使得通孔内以及皮搋内部形成负压，使得皮搋与物体的顶部充分吸合，保证了在对物体进行测速时的稳定性，防止测速时速度过快导致该装置掉落，造成损坏，确保了测速得到的数据的准确性，使得试验数据更具有参考价值。
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