[发明专利]一种基于深度学习和K-曲率法的指尖跟踪方法有效
| 申请号： | 202110783266.8 | 申请日： | 2021-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN113608663B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 孟浩;王玥;田洋;邓艳琴 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06F3/04883 | 分类号： | G06F3/04883;G06V10/44;G06V10/56;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习和K‑曲率法的指尖跟踪方法，首先利用YOLOv3网络模型训练预处理后的数据集，获取指尖检测模型；再利用摄像头获取视频流，输入检测模型并检测出检测框信息，初始化卡尔曼滤波器；然后利用卡尔曼滤波器得到预测框，计算出本帧检测框和预测框的IOU，设定IOU阈值，判断该IOU是否大于IOU阈值，若该IOU大于IOU阈值则更新卡尔曼滤波器得到指尖跟踪框；否则，利用K‑曲率法对指尖位置进行校正，并更新卡尔曼滤波器；最后设定一个时间阈值T‑max，在该时间阈值帧内未检测跟踪信息，则终止跟踪。本发明减弱了复杂环境对检测准确性的影响，提升了检测速度，增加了准确性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 曲率 指尖 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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