[发明专利]一种基于层次化决策网络的鲁棒目标跟踪方法及系统有效
| 申请号： | 202110299760.7 | 申请日： | 2021-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN112802061B | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 郑忠龙;贾日恒;林飞龙;唐长兵 | 申请（专利权）人： | 浙江师范大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 王丰毅;田静 |
| 地址： | 321004 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于层次化决策网络的鲁棒目标跟踪方法，包括以下步骤：一、将目标跟踪问题建模为强化学习中的马尔科夫决策过程，并定义四元组；二、选择N帧作为片段，根据标签裁剪、放缩图片，构造若干个训练图像对；三、采用PyTorch深度学习框架搭建层次化决策网络模型，由通用的孪生特征提取网络、嵌入融合模块、策略网络和演员‑评论家网络组成；四、使用A3C和PG强化学习算法分别对演员‑评论家网络和策略网络进行端到端的离线训练，并采用Adam优化器来优化模型参数；五、保存训练收敛的模型；本发明还公开该方法的应用；该发明提高搜索和数据样本使用效率，提高跟踪性能，减少计算量和内存消耗，利于在移动设备端实际部署。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 层次 决策 网络 目标 跟踪 方法 系统 | ||
【主权项】：
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