公开(公告)号：CN113487653B

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202110704517.9

申请日：2021-06-24

Applicant: 之江实验室

Inventor： 单超炳 ,  李特 ,  危春波 ,  余小康 ,  王亚鸽 ,  方骏

IPC: G06T7/246 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹预测的自适应图跟踪方法，该方法在估计轨迹的位移之后，在当前帧重新提取轨迹的特征，使得相同目标的特征尽可能保持一致。本发明融合了位置、外观和历史信息，在自适应图神经网络中更新特征，用以区分不同目标以及学习目标重要的部位。本发明提出了balanced MSE LOSS，用以平衡样本分布，让神经网络自动学习区分不同类型目标(如新出现的或消失的目标)。本发明可以应用于自动驾驶中输出多个目标的轨迹，还能够预测视频目标的行为，并且可以提高交通管理效率以及预防事故的发生。

公开(公告)号：CN113487653A

公开(公告)日：2021-10-08

申请号：CN202110704517.9

申请日：2021-06-24

Applicant: 之江实验室

Inventor： 单超炳 ,  李特 ,  危春波 ,  余小康 ,  王亚鸽 ,  方骏

IPC: G06T7/246 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹预测的自适应图跟踪方法，该方法在估计轨迹的位移之后，在当前帧重新提取轨迹的特征，使得相同目标的特征尽可能保持一致。本发明融合了位置、外观和历史信息，在自适应图神经网络中更新特征，用以区分不同目标以及学习目标重要的部位。本发明提出了balanced MSE LOSS，用以平衡样本分布，让神经网络自动学习区分不同类型目标(如新出现的或消失的目标)。本发明可以应用于自动驾驶中输出多个目标的轨迹，还能够预测视频目标的行为，并且可以提高交通管理效率以及预防事故的发生。