一种结合YOLO和GCN的海上目标追踪方法及其模型（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）
发明专利一种结合YOLO和GCN的海上目标追踪方法及其模型，该方法包括：对海上船只数据进行实地采集；实验数据预处理，将训练集输入到检测模块，对图像目标进行特征提取，得到多帧目标识别数据，并计算检测模块的损失；反向传播进行检测模块的YOLO参数更新；将检测模块得到的多帧目标识别数据输入到关联模块，以检测目标为节点构建图结构，提取高级目标特征，进行下一时刻目标位置的预测，结果计算总的损失；通过梯度反向传播进行关联模块参数的更新，得到训练好的海上目标追踪模型；将测试集输入训练好的海上目标追踪模型，输出检测追踪结果和概率。本发明考虑到不同目标之间的空间关系，目标追踪性能好。
《一种结合YOLO和GCN的海上目标追踪方法及其模型（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2024104224310，当前法律状态为已下证，由湖南大学提出申请，发明人为陈华;梁凉;张小刚，申请日期为2024-04-09，公开（公告）日期为2024-06-21，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/246 (2017.01)，高新资质：未报高企。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：一种结合YOLO和GCN的海上目标追踪方法及其模型，该方法包括：对海上船只数据进行实地采集；实验数据预处理，将训练集输入到检测模块，对图像目标进行特征提取，得到多帧目标识别数据，并计算检测模块的损失；反向传播进行检测模块的YOLO参数更新；将检测模块得到的多帧目标识别数据输入到关联模块，以检测目标为节点构建图结构，提取高级目标特征，进行下一时刻目标位置的预测，结果计算总的损失；通过梯度反向传播进行关联模块参数的更新，得到训练好的海上目标追踪模型；将测试集输入训练好的海上目标追踪模型，输出检测追踪结果和概率。本发明考虑到不同目标之间的空间关系，目标追踪性能好。
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