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公开(公告)号：CN114821128B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210720448.5
申请日：2022-06-24
Abstract: 本发明公开了一种尺度自适应的模板匹配方法，包括：获取不同角度的同一场景的两幅图像，在其中一幅中手工框取感兴趣图像块作为模板图像，另一幅作为搜索图像；将模板图像和搜索图像输入特征提取网络，获取对应的特征图FT和FIS；计算归一化后的FT和FIS各像素之间的相似性，获取相似性度量图；产生自适应多尺度候选框；生成均值滤波后的相似性度量图；在搜索图像中选取出候选图像块；获取任一候选图像块和模板的特征描述；计算模板的特征描述符与任一候选图像块的特征描述符的相似性；将相似性最大的特征描述符所对应的候选图像块作为模板图像最终的匹配结果。本发明可自适应产生目标框，且适用于视角变化较大的立体结构的图像匹配问题。
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公开(公告)号：CN116433727A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310691919.9
申请日：2023-06-13
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06T7/246 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06T7/73 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及视觉目标追踪技术领域，特别是指一种基于阶段性持续学习的可伸缩单流追踪方法。一种基于阶段性持续学习的可伸缩单流追踪方法包括：获取搜索图像以及模板图像，对搜索图像以及模板图像进行处理，获得输入图像；将输入图像进行特征向量化处理，获得向量化特征；基于向量化特征，通过交互窗口自注意力模块以及动态混合注意力模块，获得目标图像特征；根据目标图像特征，通过分类头以及回归头，获得输出图像；根据输出图像，在目标时序运动中进行目标追踪。本发明是一种基于阶段间持续学习具备优秀前后景区分能力的追踪方法。
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公开(公告)号：CN116433727B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310691919.9
申请日：2023-06-13
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06T7/246 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06T7/73 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及视觉目标追踪技术领域，特别是指一种基于阶段性持续学习的可伸缩单流追踪方法。一种基于阶段性持续学习的可伸缩单流追踪方法包括：获取搜索图像以及模板图像，对搜索图像以及模板图像进行处理，获得输入图像；将输入图像进行特征向量化处理，获得向量化特征；基于向量化特征，通过交互窗口自注意力模块以及动态混合注意力模块，获得目标图像特征；根据目标图像特征，通过分类头以及回归头，获得输出图像；根据输出图像，在目标时序运动中进行目标追踪。本发明是一种基于阶段间持续学习具备优秀前后景区分能力的追踪方法。
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公开(公告)号：CN114821128A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210720448.5
申请日：2022-06-24
Abstract: 本发明公开了一种尺度自适应的模板匹配方法，包括：获取不同角度的同一场景的两幅图像，在其中一幅中手工框取感兴趣图像块作为模板图像，另一幅作为搜索图像；将模板图像和搜索图像输入特征提取网络，获取对应的特征图FT和FIS；计算归一化后的FT和FIS各像素之间的相似性，获取相似性度量图；产生自适应多尺度候选框；生成均值滤波后的相似性度量图；在搜索图像中选取出候选图像块；获取任一候选图像块和模板的特征描述；计算模板的特征描述符与任一候选图像块的特征描述符的相似性；将相似性最大的特征描述符所对应的候选图像块作为模板图像最终的匹配结果。本发明可自适应产生目标框，且适用于视角变化较大的立体结构的图像匹配问题。
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