浙江大學(xué)唐華錦獲國家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江大學(xué)申請的專利一種基于脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)追蹤方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN114694079B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202210407708.3,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06V20/40;該發(fā)明授權(quán)一種基于脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)追蹤方法及系統(tǒng)是由唐華錦;嵇名程;焦笑然;潘綱設(shè)計研發(fā)完成,并于2022-04-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。
本一種基于脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)追蹤方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種基于脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)追蹤方法,涉及目標(biāo)追蹤技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:將待識別的目標(biāo)視頻序列輸入至脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,確定目標(biāo)區(qū)域的分類結(jié)果和背景區(qū)域的分類結(jié)果;目標(biāo)區(qū)域的分類結(jié)果用于確定目標(biāo)的行駛軌跡;目標(biāo)視頻序列為基于圖像幀的視頻序列或者基于事件幀的視頻序列;一個圖像幀和一個事件幀均包括目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域;脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型至少包括一個訓(xùn)練好的第一脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);第一脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括依次連接的第一卷積層、第二卷積層、第三卷積層、扁平層、第一全連接層和第二全連接層;第一脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元的模型為基于電流的泄露整合發(fā)放模型。本發(fā)明能夠準(zhǔn)確高效追蹤目標(biāo)。
本發(fā)明授權(quán)一種基于脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)追蹤方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)追蹤方法,其特征在于,包括:獲取待識別的目標(biāo)視頻序列;所述目標(biāo)視頻序列為基于圖像幀的視頻序列或者基于事件幀的視頻序列;一個所述圖像幀和一個所述事件幀均包括目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域;將待識別的所述目標(biāo)視頻序列輸入至脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,確定所述目標(biāo)區(qū)域的分類結(jié)果和所述背景區(qū)域的分類結(jié)果;所述目標(biāo)區(qū)域的分類結(jié)果用于確定目標(biāo)的行駛軌跡;所述脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型至少包括一個訓(xùn)練好的第一脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);所述第一脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括依次連接的第一卷積層、第二卷積層、第三卷積層、扁平層、第一全連接層和第二全連接層;所述第一脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元的模型為基于電流的泄露整合發(fā)放模型;所述將待識別的所述目標(biāo)視頻序列輸入至脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之前,還包括:對待識別的所述目標(biāo)視頻序列進行預(yù)處理;所述對待識別的目標(biāo)視頻序列進行預(yù)處理,具體包括:當(dāng)所述目標(biāo)視頻序列為基于圖像幀的視頻序列時,對待識別的目標(biāo)視頻序列進行歸一化處理,得到預(yù)處理后的目標(biāo)視頻序列;當(dāng)所述目標(biāo)視頻序列為基于事件幀的視頻序列時,對待識別的目標(biāo)視頻序列進行橫縱坐標(biāo)縮小處理,得到預(yù)處理后的目標(biāo)視頻序列;根據(jù)預(yù)處理后的目標(biāo)視頻序列的第一幀的目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域?qū)γ}沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)進行微調(diào);所述第一幀為圖像幀或者事件幀。
如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)@麢?quán)人浙江大學(xué),其通訊地址為:310058 浙江省杭州市西湖區(qū)浙大路38號;或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。
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