基于全卷积孪生网络多层特征的模板更新目标跟踪算法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202210213267.3

申请日：

2022-03-04

公开(公告)号：

CN114581486B

公开(公告)日：

2024-10-29

发明(设计)人：

鲁晓锋李小鹏王轩王正洋柏晓飞李思训姬文江黑新宏

申请人：

西安理工大学

申请人地址：

710048 陕西省西安市碑林区金花南路5号

IPC主分类号：

G06T7/246

IPC分类号：

G06N3/0464 G06N3/045 G06N3/08

代理机构：

西安弘理专利事务所 61214

代理人：

弓长

法律状态：

授权

国省代码：

陕西省西安市

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
2024-10-29	授权	授权

共 50 条

[1]

基于全卷积孪生网络多层特征的模板更新目标跟踪算法 [P].

鲁晓锋 ;

李小鹏 ;

王轩 ;

王正洋 ;

柏晓飞 ;

李思训 ;

姬文江 ;

黑新宏 .

中国专利 :CN114581486A ,2022-06-03

[2]

基于多层特征融合的全卷积孪生网络的目标跟踪方法及系统 [P].

邹腊梅 ;

陈婷 ;

李鹏 ;

张松伟 ;

李长峰 ;

熊紫华 ;

李晓光 ;

杨卫东 .

中国专利 :CN109191491A ,2019-01-11

[3]

一种基于RAFT光流的全卷积孪生网络目标跟踪算法 [P].

刘烨 ;

汤二勇 ;

王洪章 ;

武天用 ;

戴尹 .

中国专利 :CN112634330B ,2021-04-09

[4]

一种基于3D卷积模板更新的孪生网络目标跟踪方法 [P].

鲁晓锋 ;

王正洋 ;

王轩 ;

柏晓飞 ;

李思训 ;

李小鹏 .

中国专利 :CN113628246A ,2021-11-09

[5]

一种基于3D卷积模板更新的孪生网络目标跟踪方法 [P].

鲁晓锋 ;

王正洋 ;

王轩 ;

柏晓飞 ;

李思训 ;

李小鹏 .

中国专利 :CN113628246B ,2024-04-12

[6]

一种基于状态感知模板更新的目标跟踪算法 [P].

贾海涛 ;

邓文浩 ;

王子彦 ;

贾宇明 ;

任利 ;

许文波 ;

田浩琨 ;

张诗涵 .

中国专利 :CN113052875A ,2021-06-29

[7]

一种基于孪生网络融合多层特征的无锚点目标跟踪方法 [P].

陈渝 ;

贾西平 ;

林智勇 ;

魏纵横 .

中国专利 :CN113223053A ,2021-08-06

[8]

一种基于图注意力网络的多模板融合目标跟踪算法 [P].

鲁晓锋 ;

李小鹏 ;

王正洋 ;

李思训 ;

柏晓飞 ;

李高祥 ;

闫昭玉 ;

刘家铭 ;

王重科 ;

姬文江 ;

王杏萍 .

中国专利 :CN115409868A ,2022-11-29

[9]

一种基于图注意力网络的多模板融合目标跟踪算法 [P].

鲁晓锋 ;

李小鹏 ;

王正洋 ;

李思训 ;

柏晓飞 ;

李高祥 ;

闫昭玉 ;

刘家铭 ;

王重科 ;

姬文江 ;

王杏萍 .

中国专利 :CN115409868B ,2025-10-28

[10]

基于全卷积孪生网络的跨模态目标跟踪方法及系统 [P].

钟珊 ;

薛杨涛 ;

闫海英 ;

龚声蓉 ;

陈攀峰 ;

周剑 ;

梁伟 .

中国专利 :CN119540283A ,2025-02-28

← 1 2 3 4 5 →