公开(公告)号：CN106709936A

公开(公告)日：2017-05-24

申请号：CN201611149818.5

申请日：2016-12-14

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 段立娟 ,  李凯 ,  孙琦龙 ,  安见才让

IPC: G06T7/246

CPC classification number: G06T2207/20084

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的单目标跟踪方法。该方法首先利用训练数据在线下预训练一个六层的卷积神经网络分类模型。在跟踪测试时，首先利用视频第一帧给出的Ground‑truth信息，提取一些样本数据，微调网络模型的参数，使得网络模型能够更好的适应当前跟踪的视频序列。同时针对当前跟踪的目标训练一个Bounding Box回归模型用于对跟踪结果的优化。然后对于正确的跟踪结果，利用Bounding Box回归模型对跟踪结果进行优化，得到目标对象更加精确的位置。所以在跟踪的同时，适时、适当的对网络模型参数进行更新，使得模型更好的适应当前跟踪的视频序列。本发明对网络结构中的pooling层进行了改进，同时添加了检测模块，使得跟踪器的性能更加的鲁棒，提高了跟踪的精度。

公开(公告)号：CN106709437A

公开(公告)日：2017-05-24

申请号：CN201611149907.X

申请日：2016-12-14

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 段立娟 ,  李凯 ,  孙琦龙 ,  安见才让

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/00456 ,  G06K9/4609 ,  G06K9/6269

Abstract: 本发明公开了一种改进的针对早期专利文档图文信息匹配的智能信息处理方法。该方法然后利用一个大小与fig标示相近的滑动窗口在扫描件图像上从左至右、从上至下的顺序依次扫描图像，同时利用训练好的SVM分类模型判断该滑动窗口所处位置的图块是否属于fig标示，如果是，则将该滑动窗口中的图块切割掉，同时保存fig标示，并且统计该幅图像中的fig标示的数量。然后利用种子区域生长法对切割掉fig后的图像进行图块切割并适当的缩放切割时的阈值。最后将切割后的附图文件和fig标示根据距离进行相应的匹配，并且将匹配后的文件保存在相应的文件目录中。本发明提高了fig标示的切割准确率同时减少了fig标示对附图切割时带来的影响，提高了图文匹配的准确性。