一种基于RAFT光流的全卷积孪生网络目标跟踪算法

    公开(公告)号:CN112634330B

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202011576370.1

    申请日:2020-12-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于RAFT光流的全卷积孪生网络目标跟踪算法,首先确定目标图片的位置和大小信息,然后初始化网络参数,根据第一帧图片进行特征提取,并进行光流模型初始化;根据后续帧图片,提取特征并计算相似度,输入至光流模型,通过多次的迭代,更新光流信息;将融合了光流信息的特征输入到跟踪模型中预测目标的位置,然后在预测的目标位置预估目标的具体尺寸,同时依据网络的权值以及光流模型的参数来更新模型;最后输出目标的位置的尺寸大小;本发明公开的目标跟踪方法采用了结合光流信息的端到端的目标跟踪模型,可以提升模型跟踪的成功率和鲁棒性。

    一种基于视觉检测的胸环靶弹孔环数读取方法

    公开(公告)号:CN116228864A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202310230224.0

    申请日:2023-03-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于视觉检测的胸环靶弹孔环数读取方法,方法包括:对获取的靶纸图像进行靶面定位得到靶面图像,其中所述靶纸图像包括射击前的靶纸图像和射击后的靶纸图像;将所述靶面图像从RGB色彩空间转换成HSI色彩空间,进行色彩边缘检测得到靶面绿白边缘图像;对所述靶面绿白边缘图像进行霍夫变换特征提取得到靶环线,根据靶环线提取出靶面区域;基于滤波处理后的靶面区域,确定靶心坐标;基于滤波处理后的靶面区域,根据射击后的弹孔区域与射击前的靶面区域的饱和度S、色彩亮度I分量的灰度值的变化确定弹孔位置,基于弹孔位置和靶心坐标确定弹孔坐标;基于所述弹孔坐标和靶心坐标,得到弹孔环值。

    一种基于RAFT光流的全卷积孪生网络目标跟踪算法

    公开(公告)号:CN112634330A

    公开(公告)日:2021-04-09

    申请号:CN202011576370.1

    申请日:2020-12-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于RAFT光流的全卷积孪生网络目标跟踪算法,首先确定目标图片的位置和大小信息,然后初始化网络参数,根据第一帧图片进行特征提取,并进行光流模型初始化;根据后续帧图片,提取特征并计算相似度,输入至光流模型,通过多次的迭代,更新光流信息;将融合了光流信息的特征输入到跟踪模型中预测目标的位置,然后在预测的目标位置预估目标的具体尺寸,同时依据网络的权值以及光流模型的参数来更新模型;最后输出目标的位置的尺寸大小;本发明公开的目标跟踪方法采用了结合光流信息的端到端的目标跟踪模型,可以提升模型跟踪的成功率和鲁棒性。

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