基于注意力机制和双流多域卷积神经网络的人体跟踪算法

本发明公开了基于注意力机制和双流多域卷积神经网络的人体跟踪算法，所述双流多域神经卷积网络采用双流输入，多流输出的方式对人体目标进行跟踪；通过原始视频序列提取人体目标的表观特征，通过帧差序列提取人体目标的运动特征，并根据人体目标的运动幅度在图像中的占比作为自适应融合参数，实现目标表观特征与运动特征自适应融合；该算法有效的解决了待跟踪的人体目标本身发生形状、尺度、纹理等变化时跟踪效果差的问题，并采用离线训练共享层网络参数，在线学习独立层网络参数的方式，实时对跟踪目标进行特征优化和改进。通过实验结果可知，此网络能够在保证实时跟踪的前提下，实现准确的人体目标跟踪。

《基于注意力机制和双流多域卷积神经网络的人体跟踪算法》是一发明专利，专利号为 2021100599164，当前法律状态为已下证，由沈阳航空航天大学提出申请，发明人为姬晓飞;李俊鹏;田晓欧;琚兆杰;赵东阳，申请日期为2021-01-18，公开（公告）日期为2023-10-31，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/246 (2017.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：23年下证人工智能AI企业管理外卖安全认证人力资源虚拟现实计算机视觉神经网络金融支付数据跨境电商电子商务人脸识别视频目标数字经济视觉识别智能安防智慧安防智慧社区智能社区信息安全网络攻击安全存储数据传输移动通信工业物联网边缘计算服务器人工智能大数据安全无线网络金融交易支付区域链无线电通信互联网无线通信网络数据人工智能大数据数据运算网络维度金融交易支付ETC认证支付宝股票收费物流供应链电商跨境电商外贸。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了基于注意力机制和双流多域卷积神经网络的人体跟踪算法，所述双流多域神经卷积网络采用双流输入，多流输出的方式对人体目标进行跟踪；通过原始视频序列提取人体目标的表观特征，通过帧差序列提取人体目标的运动特征，并根据人体目标的运动幅度在图像中的占比作为自适应融合参数，实现目标表观特征与运动特征自适应融合；该算法有效的解决了待跟踪的人体目标本身发生形状、尺度、纹理等变化时跟踪效果差的问题，并采用离线训练共享层网络参数，在线学习独立层网络参数的方式，实时对跟踪目标进行特征优化和改进。通过实验结果可知，此网络能够在保证实时跟踪的前提下，实现准确的人体目标跟踪。

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