公开(公告)号：CN116485835A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202210876001.7

申请日：2022-07-25

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 秦兴 ,  胡尊政

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/277 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例公开了目标跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取带目标框的图像，以得到待跟踪图像；将所述待跟踪图像输入至目标跟踪模型内进行目标跟踪，以得到跟踪结果；输出所述跟踪结果；其中，所述目标跟踪模型包括带有双向LSTM算法的DeepSort模型，且所述目标跟踪模型使用广义交并比以及匈牙利算法进行级联匹配。通过实施本发明实施例的方法可实现减少DeepSort算法在非线性下使用卡尔曼滤波产生的预测误差，减少算法的漏检率，提升跟踪效果。

公开(公告)号：CN115410030A

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN202210875967.9

申请日：2022-07-25

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 秦兴 ,  胡尊政

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/75 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T3/40

Abstract: 本发明实施例公开了目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取指定位置的待检测图像；将所述待检测图像输入至目标检测模型内进行目标检测，以得到检测结果；输出所述检测结果；其中，所述目标检测模型是通过在CenterNet网络的编码网络中加入可变形卷积且在解码网络中加入多特征融合模块形成的。通过实施本发明实施例的方法可实现适应在工厂环境下因为摄像头布置而引发的被检测对象形变能力，做到减少网络结构的计算量和网络参数的同时保证网络结构的鲁棒性。