公开(公告)号：CN109146920B

公开(公告)日：2021-12-28

申请号：CN201810693216.9

申请日：2018-06-29

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 赵天云 ,  吕思稼 ,  郭雷 ,  刘雪婷

IPC: G06T7/246

Abstract: 本发明涉及一种可嵌入式实现的目标跟踪方法，首先对视频的初始帧，利用鼠标框选出待跟踪的目标，然后提取第一帧图象的特征点和特征点描述符加以保存；之后对视频的后续帧主要做三部分工作，检测当前帧的特征点与初始帧的前景和背景特征点进行匹配，匹配时利用拉普拉斯约束当前帧的目标中心的可能位置，排除大量背景特征点，再利用前向‑后向光流跟踪算法跟踪得到当前帧的特征点，对这两部分的特征点加以融合得到初步特征点；然后利用当前帧特征点评估出目标相对于初始帧的旋转角度和尺度变化，并进行投票聚类得出新的目标中心和目标框。可以应用在实时性要求较高和计算资源有限的嵌入式系统中实现目标跟踪。

公开(公告)号：CN109146920A

公开(公告)日：2019-01-04

申请号：CN201810693216.9

申请日：2018-06-29

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 赵天云 ,  吕思稼 ,  郭雷 ,  刘雪婷

IPC: G06T7/246

CPC classification number: G06T7/248 ,  G06T2207/10016 ,  G06T2207/20016 ,  G06T2207/20021 ,  G06T2207/20048

Abstract: 本发明涉及一种可嵌入式实现的目标跟踪方法，首先对视频的初始帧，利用鼠标框选出待跟踪的目标，然后提取第一帧图象的特征点和特征点描述符加以保存；之后对视频的后续帧主要做三部分工作，检测当前帧的特征点与初始帧的前景和背景特征点进行匹配，匹配时利用拉普拉斯约束当前帧的目标中心的可能位置，排除大量背景特征点，再利用前向‑后向光流跟踪算法跟踪得到当前帧的特征点，对这两部分的特征点加以融合得到初步特征点；然后利用当前帧特征点评估出目标相对于初始帧的旋转角度和尺度变化，并进行投票聚类得出新的目标中心和目标框。可以应用在实时性要求较高和计算资源有限的嵌入式系统中实现目标跟踪。

公开(公告)号：CN109035184A

公开(公告)日：2018-12-18

申请号：CN201810586339.2

申请日：2018-06-08

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 赵天云 ,  刘雪婷 ,  郭雷 ,  吕思稼 ,  刘琦

IPC: G06T5/50

CPC classification number: G06T5/50 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/20084

Abstract: 本发明涉及一种基于单位可变形卷积的密集连接方法，通过单位可变形卷积操作对浅层特征进行信息增强，随后将其与跨层的深层特征图进行通道维度上的拼接，进而可以充分合理地利用浅层特征图的细节特征对深层特征图进行信息补充。首先通过多次传统卷积操作、非线性变换以及特征归一化等一系操作对浅层特征进行特征提取；其次对上述浅层信息进行信息增强和尺寸调整，即对浅层特征图进行单位可变形卷积和池化等操作；最后通过跳跃连接的方式将上述两步的结果进行通道维度上的拼接，最终得到一个具有丰富语义的特征层。本发明通过信息增强操作充分地、合理地利用了浅层信息，可以用于提升多种目标检测网络的检测精度。