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公开(公告)号：CN110992378A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911220924.1
申请日：2019-12-03
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明属于无人机技术领域，公开了一种基于旋翼飞行机器人的动态更新视觉跟踪航拍方法及系统，使用HOG+SVM对图片中的目标进行检测；然后通过设计孪生网络感受野大小、网络总步长和特征填充这三个重要影响因素改进AlexNet网络结构，并加入平滑矩阵和背景抑制矩阵，有效的利用前几帧的特征；融合多层特度特征元素在线学习目标外观变化及背景抑制，并使用连续的视频序列训练。本发明利用动态孪生网络保证精度和实时跟踪的平衡，使用动态更新网络快速学习目标外观变化，充分利用目标时空信息，有效解决漂移和目标遮挡等问题。本发明选择更深网络获取目标特征，使用外观学习和背景抑制来进行动态跟踪，有效增加鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110992378B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201911220924.1
申请日：2019-12-03
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明属于无人机技术领域，公开了一种基于旋翼飞行机器人的动态更新视觉跟踪航拍方法及系统，使用HOG+SVM对图片中的目标进行检测；然后通过设计孪生网络感受野大小、网络总步长和特征填充这三个重要影响因素改进AlexNet网络结构，并加入平滑矩阵和背景抑制矩阵，有效的利用前几帧的特征；融合多层特度特征元素在线学习目标外观变化及背景抑制，并使用连续的视频序列训练。本发明利用动态孪生网络保证精度和实时跟踪的平衡，使用动态更新网络快速学习目标外观变化，充分利用目标时空信息，有效解决漂移和目标遮挡等问题。本发明选择更深网络获取目标特征，使用外观学习和背景抑制来进行动态跟踪，有效增加鲁棒性。
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