一种基于残差密集孪生网络的目标跟踪方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201911389973.8

申请日：

2019-12-30

公开(公告)号：

CN111179314A

公开(公告)日：

2020-05-19

发明(设计)人：

付利华王路远丁宇章海涛

申请人：

申请人地址：

100124 北京市朝阳区平乐园100号

IPC主分类号：

G06T7246

IPC分类号：

G06N304 G06N308

代理机构：

北京思海天达知识产权代理有限公司 11203

代理人：

吴荫芳

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2020-05-19	公开	公开
2020-06-12	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 7/246 申请日:20191230

共 50 条

[1]

一种基于倒残差的孪生网络目标跟踪方法 [P].

钱小燕 ;

张峰 ;

申艺 ;

杨镇源 .

中国专利 :CN113436227A ,2021-09-24

[2]

基于改进孪生网络的目标跟踪方法及系统 [P].

李爱民 ;

王建文 ;

刘腾 .

中国专利 :CN111915650A ,2020-11-10

[3]

一种基于孪生网络和残差结构的目标跟踪方法 [P].

陈洪刚 ;

崔珂璠 ;

熊淑华 ;

何小海 ;

吴晓红 ;

王正勇 ;

滕奇志 .

中国专利 :CN113763417A ,2021-12-07

[4]

一种基于通道注意更新机制的孪生网络目标跟踪方法 [P].

许廷发 ;

郭倩玉 .

中国专利 :CN111144364B ,2020-05-12

[5]

一种基于深度残差网络的随机蕨目标跟踪方法 [P].

权伟 ;

高仕斌 ;

李天瑞 ;

赵丽平 ;

陈金强 ;

陈锦雄 ;

卢学民 ;

刘跃平 ;

王晔 .

中国专利 :CN109272036B ,2019-01-25

[6]

基于融合孪生网络与卡尔曼滤波的目标跟踪方法及系统 [P].

杨明浩 ;

胡钧伟 .

中国专利 :CN115471525A ,2022-12-13

[7]

基于融合孪生网络与卡尔曼滤波的目标跟踪方法及系统 [P].

杨明浩 ;

胡钧伟 .

中国专利 :CN115471525B ,2025-08-19

[8]

一种基于密集连接孪生神经网络的目标跟踪方法 [P].

产思贤 ;

王平浩 ;

周小龙 ;

陈胜勇 ;

刘鹏 .

中国专利 :CN111724409A ,2020-09-29

[9]

基于注意力机制的孪生候选区域生成网络目标跟踪方法 [P].

王凡 ;

胡小鹏 ;

徐丽娟 ;

李婧婷 .

中国专利 :CN110335290A ,2019-10-15

[10]

一种基于孪生网络的目标跟踪方法 [P].

程文韶 ;

范强 ;

徐寅 ;

操琼 ;

韩根甲 .

中国专利 :CN115393395A ,2022-11-25

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