公开(公告)号：CN112861652A

公开(公告)日：2021-05-28

申请号：CN202110076328.1

申请日：2021-01-20

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 胡卫明 ,  王强 ,  高晋 ,  刘凯文

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明属于视频目标跟踪与分割领域，具体涉及了一种基于卷积神经网络的视频目标跟踪与分割方法及系统，旨在解决现有图像检测方法难以实现大规模视频的多目标跟踪与分割的问题。本发明包括：对输入视频进行目标检测、分割、图像裁剪等图像预处理操作；通过多种数据组织方式对视频跟踪进行训练，分别是预训练、迁移学习和精细训练，使得卷积神经网络具备对复杂场景的适应能力，同时，利用视频检测结果进行不断的初始化以及重新初始化；通过重分类器对视频目标轨迹进行重新的类别判断与打分，获得输入视频各设定类别目标的分类结果。本发明在保证效率的前提下，实现了大规模视频中高精度、高准确性的像素级多目标跟踪与分割。

公开(公告)号：CN112861652B

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202110076328.1

申请日：2021-01-20

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 胡卫明 ,  王强 ,  高晋 ,  刘凯文

IPC: G06V10/774 ,  G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明属于视频目标跟踪与分割领域，具体涉及了一种基于卷积神经网络的视频目标跟踪与分割方法及系统，旨在解决现有图像检测方法难以实现大规模视频的多目标跟踪与分割的问题。本发明包括：对输入视频进行目标检测、分割、图像裁剪等图像预处理操作；通过多种数据组织方式对视频跟踪进行训练，分别是预训练、迁移学习和精细训练，使得卷积神经网络具备对复杂场景的适应能力，同时，利用视频检测结果进行不断的初始化以及重新初始化；通过重分类器对视频目标轨迹进行重新的类别判断与打分，获得输入视频各设定类别目标的分类结果。本发明在保证效率的前提下，实现了大规模视频中高精度、高准确性的像素级多目标跟踪与分割。