基于JDE多任务网络模型的多目标跟踪方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410003948.6

申请日：

2024-01-03

公开(公告)号：

CN117495917B

公开(公告)日：

2024-03-26

发明(设计)人：

尹燕芳尹占芳安效伟蒲海涛刘明

申请人：

山东科技大学济南腊山航空科技有限公司

申请人地址：

266590 山东省青岛市黄岛区前湾港路579号

IPC主分类号：

G06T7/246

IPC分类号：

G06T7/33 G06N3/0464 G06N3/045 G06N3/0985

代理机构：

青岛锦佳专利代理事务所(普通合伙) 37283

代理人：

朱玉建

法律状态：

授权

国省代码：

山东省青岛市

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-03-26	授权	授权
2024-02-02	公开	公开
2024-02-23	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/246申请日:20240103

共 50 条

[1]

基于JDE多任务网络模型的多目标跟踪方法 [P].

尹燕芳 ;

尹占芳 ;

安效伟 ;

蒲海涛 ;

刘明 .

中国专利 :CN117495917A ,2024-02-02

[2]

一种基于双分支特征融合网络的多目标跟踪方法 [P].

马鹏源 ;

王小玉 ;

俞越 .

中国专利 :CN118537370A ,2024-08-23

[3]

基于扩散模型的多目标跟踪方法及装置 [P].

王中元 ;

胡雅轩 ;

华捷 ;

傅佑铭 ;

何政 ;

邹华 ;

吴刚 ;

李旭 ;

张学东 .

中国专利 :CN119941785A ,2025-05-06

[4]

基于扩散模型的多目标跟踪方法及装置 [P].

王中元 ;

胡雅轩 ;

华捷 ;

傅佑铭 ;

何政 ;

邹华 ;

吴刚 ;

李旭 ;

张学东 .

中国专利 :CN119941785B ,2025-12-09

[5]

基于深度学习和多目标跟踪技术的包裹计数方法及系统 [P].

严晓威 ;

吴发明 ;

马锦华 ;

李沁航 .

中国专利 :CN110992305A ,2020-04-10

[6]

一种多目标跟踪网络模型的训练方法、装置及相关设备 [P].

任玉蒙 ;

闫潇宁 ;

陈晓艳 .

中国专利 :CN112614156A ,2021-04-06

[7]

基于深度学习及多任务联合训练的多目标跟踪方法 [P].

郭雨薇 ;

范林玉 ;

高宇鹏 ;

杜佳勃 .

中国专利 :CN114529581A ,2022-05-24

[8]

基于深度学习及多任务联合训练的多目标跟踪方法 [P].

郭雨薇 ;

范林玉 ;

高宇鹏 ;

杜佳勃 .

中国专利 :CN114529581B ,2024-11-26

[9]

基于最优运动模型轨迹预测的高稳定多目标跟踪方法 [P].

张新钰 ;

李骏 ;

戴崑 ;

王力 ;

张伟伟 ;

谢涛 ;

李效宇 .

中国专利 :CN116612154B ,2025-04-22

[10]

多任务学习深度网络模型的训练及目标检测方法、装置 [P].

杨喜鹏 ;

谭啸 ;

孙昊 .

中国专利 :CN113591573A ,2021-11-02

← 1 2 3 4 5 →