公开(公告)号：CN117173217A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202311209862.0

申请日：2023-09-19

Applicant: 重庆交通大学

Inventor： 刘新龙 ,  蒲凯 ,  张于凡 ,  邓磊 ,  蒋仕新 ,  杨建喜

IPC: G06T7/246 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/40 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于计算机视觉中多目标跟踪技术领域，尤其涉及一种基于多尺度通道特征聚合的视频多目标跟踪方法。通过对多目标跟踪模块设置多尺度特征聚合模块，提高了模型对重要特征的关注度，在通过跟踪查询增强对目标运动建模能力的同时，有效提升模型对目标局部特征的关注能力，以此增强模型对频繁遮挡的鲁棒性，优化跟踪器性能。同时，特征更新模块可以基于当前帧目标查询向量记录并更新目标的特征表达，并将其传递到下一帧作为跟踪查询使用，以逐帧迭代的方式在时间序列上更新并传递目标的轨迹特征。本发明不仅能够建模图像特征的全局依赖性，而且通过通道特征的增强缓解了复杂遮挡和背景噪声问题，有效减少目标漏检和身份切换问题。

公开(公告)号：CN112884007B

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202110093797.4

申请日：2021-01-22

Applicant: 重庆交通大学

Inventor： 刘新龙 ,  张于凡 ,  蒋仕新 ,  李韧 ,  王笛 ,  张廷萍 ,  杨建喜

IPC: G06K9/62 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种像素级统计描述学习的SAR图像分类方法，包括：S1、将目标SAR图像输入SAR图像分类模型；S2、SAR图像分类模型中的判别子网络提取目标SAR图像的像素级统计描述特征；S3、SAR图像分类模型中的模式子网络提取目标SAR图像的结构模式描述特征；S4、SAR图像分类模型中的融合模块将像素级统计描述特征和结构模式描述特征融合得到目标SAR图像的图像描述特征；S5、SAR图像分类模型中的Softmax层基于图像描述特征生成目标SAR图像的分类结果。本发明能够解决SAR图像分析时存在的泛化能力不高和稳健性不足的问题。

公开(公告)号：CN112884007A

公开(公告)日：2021-06-01

申请号：CN202110093797.4

申请日：2021-01-22

Applicant: 重庆交通大学

Inventor： 刘新龙 ,  张于凡 ,  蒋仕新 ,  李韧 ,  王笛 ,  张廷萍 ,  杨建喜

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种像素级统计描述学习的SAR图像分类方法，包括：S1、将目标SAR图像输入SAR图像分类模型；S2、SAR图像分类模型中的判别子网络提取目标SAR图像的像素级统计描述特征；S3、SAR图像分类模型中的模式子网络提取目标SAR图像的结构模式描述特征；S4、SAR图像分类模型中的融合模块将像素级统计描述特征和结构模式描述特征融合得到目标SAR图像的图像描述特征；S5、SAR图像分类模型中的Softmax层基于图像描述特征生成目标SAR图像的分类结果。本发明能够解决SAR图像分析时存在的泛化能力不高和稳健性不足的问题。