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[发明专利]基于孪生残差注意力聚合网络的视觉目标跟踪方法-CN202310894398.7在审
发明人：于俊洋;辛致宜;李勃翰;赵宇曦;李世昌;何义茹 -专利权人：河南大学
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06T7/223 文献下载
摘要：本发明属于视觉跟踪技术领域，公开一种基于孪生残差注意力聚合网络的视觉目标跟踪方法，包括：提出了一种孪生残差注意力聚合网络框架SiamRAAN，实现了自适应特征隐式更新；首先，SiamRAAN将Self‑RAAN加入骨干网络中，利用残差自注意力提取出目标有效特征；然后，通过加入Cross‑RAAN，使目标模板和搜索图像提取特征时重点关注关联性高的部分，同时实现了模板特征的在线更新；最后，加入了多级特征融合模块，对RAAN增强的特征信息进行融合，提升了网络对于重点特征的感知能力，提高了视觉目标跟踪的准确性。
基于孪生注意力聚合网络视觉目标跟踪方法

[发明专利]一种基于追踪系统的画面动态捕捉方法及相关装置-CN202310853164.8在审
发明人：张雪兵 -专利权人：深圳优立全息科技有限公司
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T7/223 文献下载
摘要：本发明涉及物联网技术领域，公开了一种基于追踪系统的画面动态捕捉方法及相关装置，用于提高基于追踪系统的画面动态捕捉的效率及准确率。包括：将待处理图像信息输入预置的设备姿态预测模型进行设备姿态预测，得到对应的设备姿态数据；进行设备动作方向匹配，生成目标设备对应的动作方向，并进行姿态参数计算，生成目标设备对应的姿态参数；通过姿态参数进行图像捕捉路径构建，生成初始图像捕捉路径；对目标用户的眼动视线移动轨迹进行采集，得到眼动视线移动轨迹；对初始图像捕捉路径进行参数修正，得到目标图像捕捉路径，并基于目标图像捕捉路径通过预置的图像采集装置对目标用户的视野图像进行图像采集，得到动态捕捉图像集合。
一种基于追踪系统画面动态捕捉方法相关装置

[发明专利]运动估计方法、运动估计装置、存储介质与电子设备-CN202010239649.4有效
发明人：舒文婷 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2020-03-30 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06T7/223 文献下载
摘要：本公开提供了一种运动估计方法、装置、存储介质与电子设备，涉及图像与视频处理技术领域。该方法包括：确定待匹配块与参考块的误差，所述待匹配块为当前帧中的图像块，所述参考块为所述当前帧的参考帧中的图像块；根据所述误差从所述参考块中确定至少一个候选块；基于所述待匹配块与所述参考块之间的位移量，确定随机数范围；以所述待匹配块与所述候选块之间的运动矢量为基础运动矢量，所述随机数范围内的随机数为增量，得到随机运动矢量；通过所述随机运动矢量确定所述待匹配块的最优运动矢量。本公开实现了随机数范围对场景运动状态自适应的效果，适用于不同场景，有利于提高运动估计的准确度，且能够降低计算量，提高效率。
运动估计方法装置存储介质电子设备

[发明专利]基于目标检测的跟踪方法、装置及终端设备-CN201910166616.9有效
发明人：叶明 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-03-06 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06T7/223 文献下载
摘要：本发明适用于数据处理技术领域，提供了基于目标检测的跟踪方法、装置、终端设备以及计算机可读存储介质，包括：对至少两帧待测图像进行检测框分析得到至少一个非重叠候选框；将每帧待测图像中的每个非重叠候选框与下一帧待测图像中的每个非重叠候选框进行关联运算，确定出与同一个目标关联的至少两个关联候选框；对每个关联候选框进行关键点检测得到关键点置信度，并基于检测框置信度和关键点置信度计算单帧评分；基于单帧评分计算综合评分，将高于评分高峰值的综合评分所对应的关联候选框确定为目标框，将目标框内的图像输出为跟踪结果，并隐藏所有帧待测图像中除目标框外的关联候选框。本发明在保证检测精度的基础上提升了目标跟踪的效率。
基于目标检测跟踪方法装置终端设备

[发明专利]基于区域不连续性的运动估计-CN202180072613.4在审
发明人： J·维克斯;S·B·福尔摩斯 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2021-10-05 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T7/223 文献下载
摘要：本公开涉及用于图像或帧处理的方法和设备，包括装置，例如GPU。在一些方面，该装置可以识别第一帧的至少一个第一区域和第二帧的至少一个第二区域之间的不连续性，该至少一个第一区域对应于该至少一个第二区域。该装置还可以确定至少一个第一区域和至少一个第二区域之间的不连续性是否大于或等于运动估计阈值。当至少一个第一区域和至少一个第二区域之间的不连续性大于或等于运动估计阈值时，该装置还可以跳过对至少一个第一区域和至少一个第二区域的运动估计。
基于区域连续性运动估计

[发明专利]使用标签跟踪用于分块匹配算法的高频偏移-CN201710580388.0有效
发明人： N·卡尔;K·桑卡瓦利;M·卢卡克;E·舍施特曼 -专利权人：奥多比公司
申请日： 2017-07-17 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T7/223 文献下载
摘要：某些实施例涉及使用标签跟踪用于分块匹配的高频偏移。例如，处理器标识第一源图像分块与第一目标图像分块之间的偏移。如果第一源图像分块和第一目标图像分块足够相似，则处理器更新数据结构以包括指定该偏移的标签。处理器经由数据结构将第一源图像分块与标签相关联。处理器随后从数据结构中的频繁发生的偏移中选择某些高频偏移，其包括所标识的偏移。处理器使用这些偏移标识第二目标图像分块，其位于距第二源图像分块的所标识的偏移处。处理器基于第二源图像分块与第二目标图像分块之间的足够的相似性，经由数据结构将第二源图像分块与所标识的偏移相关联。
使用标签跟踪用于分块匹配算法高频偏移

[发明专利]一种基于FPGA的模板匹配加速方法-CN202110166968.1有效
发明人：鲜燚;吴世泽 -专利权人：成都国翼电子技术有限公司
申请日： 2021-02-04 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T7/223 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FPGA的模板匹配加速方法，包括以下步骤：S1：初始化参数：获取跟踪图像的模板数据和搜索框数据，并存入FPGA的内部RAM；S2：启动一次滑动窗口搜索，记录模板匹配统计值与坐标信息；S3：判断跨块搜索是否结束：若是，跳转至S4；若否，切换行列块地址并跳转至S2；S4：判断块内部搜索是否结束：若是，跳转至S5；若否，将移位后的数据写入搜索框RAM，并跳转至S2；S5：输出匹配的最终坐标，将最终坐标存入模板RAM；S6：将脱靶量输出给装置，更新装置跟踪位置。本发明利用FPGA内部自带的块RAM存储器，将模块与搜索框数据进行多字节绑定，减了访问内存的次数，且访问方式没有其他额外的牺牲，不需要FPGA外部增加DDR等存储设备进行数据的缓存。
一种基于 fpga 模板匹配加速方法

[发明专利]一种一维块匹配运动估计方法和装置-CN202010341387.2有效
发明人：刘云清;刘泉洋;张琼;颜飞 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2020-04-27 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T7/223 文献下载
摘要：本发明为一种一维块匹配运动估计方法和装置，包括采集当前帧和前一帧连续两帧图像作为目标；提取当前帧的匹配宏块区域和前一帧的相同位置宏块的最大可能出现区域；使用权重系数矩阵提取当前帧的匹配宏块区域的行方向的特征矩阵、列方向的特征矩阵，及前一帧的相同位置宏块的最大可能出现区域的行方向和列方向的匹配特征矩阵，使用当前帧的特征矩阵与前一帧的相同位置宏块的最大可能出现区域的行方向和列方向的匹配特征矩阵做绝对误差和；使用一维三步搜索法找到最小绝对误差和，最小绝对误差和对应的偏移量为运动估计求出的运动矢量。本发明无需对图像进行二维宏块匹配，降低计算量，避免完整图像投影法的后续的裁剪，简化聚酸复杂度。
一种一维块匹配运动估计方法装置

[发明专利]一种分块跟踪方法及其装置、设备、存储介质-CN201910562386.8有效
发明人：赵小明;袁胜春;张佳欢;郝璐璐;赵璐;赵大虎;杨文博;李航 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-06-26 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T7/223 文献下载
摘要：本发明公开了一种分块跟踪方法及其装置、设备、存储介质，该方法包括：获取第一帧跟踪图像和跟踪结果中心；对第一帧跟踪图像进行分块处理，得到第一帧跟踪图像的目标块和目标块跟踪结果中心；对第N帧跟踪图像的目标块进行跟踪处理，得到第N+1帧跟踪图像的目标块和目标块跟踪结果中心；根据第N帧跟踪图像的跟踪结果中心、第N帧和第N+1帧跟踪图像的目标块跟踪结果中心，得到第N+1帧跟踪图像的跟踪结果中心。本发明提供的分块跟踪方法，分块处理所得的目标块具有适应目标外观且特征明显的特点，不仅克服了目标跟踪过程中目标块选取对目标跟踪框形状和大小的依赖，而且适应目标外观多样目标跟踪。
一种分块跟踪方法及其装置设备存储介质

[发明专利]一种基于Transformer结构的局部和全局视角兼容的目标跟踪方法-CN202211543971.1在审
发明人：王栋;刘畅;卢湖川 -专利权人：大连理工大学;大连理工大学宁波研究院;大连维视科技有限公司
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/223 文献下载
摘要：一种基于Transformer结构的局部和全局视角兼容的目标跟踪方法。本发明的Transformer结构采用ViT‑Base的网络结构，将依据前一帧跟踪位置裁剪的局部搜索区域和全图搜索区域同时作为输入，两路搜索分支共享特征提取和特征融合网络的权重，实现在统一模型下的局部和全局视角目标跟踪。同时使用一个基于Transformer的特征编码网络获得跟踪框的特征向量，在局部跟踪结果的回归质量预测得分较低时，从全局和局部跟踪的多个结果中选择与第一帧给定目标的特征向量距离最小的跟踪框作为当前帧的最终跟踪结果；在局部跟踪结果的回归质量预测得分较高时，采用局部跟踪结果作为当前帧的最终跟踪结果。
一种基于 transformer 结构局部全局视角兼容目标跟踪方法

[发明专利]基于图像块的运动向量确定所述块的方差-CN201780060571.6有效
发明人：梅迪·萨伊迪 -专利权人： ATI科技无限责任公司
申请日： 2017-09-19 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06T7/223 文献下载
摘要：本公开涉及用于基于视频的参考帧中的像素块的方差来确定所述视频的帧中的像素块的方差，而非例如通过基于所述像素块的像素值来计算方差来直接地确定方差的技术。所述技术包括识别当前帧中的像素块的运动向量，所述运动向量指向参考帧中的像素块。所述技术还包括确定与所述运动向量相关联的成本，以及将所述成本与第一阈值和第二阈值进行比较。所述技术包括基于所述成本与所述第一阈值和所述第二阈值的所述比较并且基于所述参考帧的所述像素块的所述方差来确定所述当前帧的所述像素块的所述方差。
基于图像运动向量确定方差

[发明专利]鬼影检测方法、鬼影检测装置和可读存储介质-CN202110145578.6有效
发明人：赵余辉 -专利权人：歌尔光学科技有限公司
申请日： 2021-02-02 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06T7/223 文献下载
摘要：本发明公开了一种鬼影检测方法、鬼影检测装置和可读存储介质，所述检测方法应用于光学模组，所述光学模组中设有镜头，所述检测方法包括：获取光学模组成像显示的第一前景图和第二前景图，其中，所述第一前景图和所述第二前景图在镜头不同的转动角度下获取并处理得到；将所述第一前景图和所述第二前景图进行像素对比获得变化的像素值；依据所述变化的像素值确定鬼影；依据所述鬼影所在位置的像素点计算鬼影值。本发明技术方案能够效检测得出光学模组中存在的鬼影数值，便于针对鬼影现象进行改进优化处理。
检测方法装置可读存储介质

[发明专利]一种基于密度聚类的稠密场景下多目标跟踪方法及装置-CN202310233769.7在审
发明人：张新钰;谢涛;王力;李效宇;杨淋淇;吴新刚 -专利权人：清华大学
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06T7/223 文献下载
摘要：本申请提供一种基于密度聚类的稠密场景下多目标跟踪方法及装置，涉及多目标跟踪技术领域，所述方法包括：利用上一图像帧中所有运动目标的运动信息，得到上一图像帧中所有运动目标在当前图像帧中的预测框；获取检测器输出的当前图像帧中的所有运动目标的检测框；对所有运动目标的检测框进行密度状态的分类；构建类别为稀疏状态的检测框与所有预测框之间的第一关联代价矩阵，利用预设的宽松阈值得到匹配成功的检测框的目标序号以及未匹配成功的预测框；构建类别为稠密状态的检测框与未匹配成功的预测框之间的第二关联代价矩阵，利用预设的严格阈值得到匹配成功的检测框的目标序号，其中，宽松阈值大于严格阈值。本申请提高了运动目标的匹配精度。
一种基于密度稠密场景多目标跟踪方法装置

[发明专利]一种基于团块的运动目标轨迹提取方法-CN201911298933.2有效
发明人：高修佩;张绛绛;孟朝晖 -专利权人：河海大学
申请日： 2019-12-17 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06T7/223 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于团块的运动目标轨迹提取方法，具体包括如下步骤：S1：根据待处理的视频生成网格；S2：将团块放入所述生成的网格中，并按照网格法确定出当前帧在下一帧中对应的团块，形成轨迹；S3：根据轨迹相似准则，将所述轨迹进行合并。本发明的运动目标轨迹提取方法可以根据不同的团块类型生成多条轨迹，不仅可以减少算法的复杂度，同时还可以用来判断运动目标的运动类型。
一种基于团块运动目标轨迹提取方法

[发明专利]一种基于生成的对抗攻击方法-CN202110204784.X有效
发明人：王正奕;廖勇;成日冉;周惠;蔡木目心;王旭鹏 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-02-24 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06T7/223 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成的对抗攻击方法，包括以下步骤：计算跟踪模板和搜索区域的种子点集的相似度编码数据，将从跟踪模板提取的特征和所述相似度编码数据进行融合得到增强特征；将所述增加特征输入至二项分布编码层，所述二项分布编码层为每个点学习出一个伯努利分布用于描述点的过滤状态；利用过滤状态蒸馏得到对抗性模板。本发明采用相似度编码的方式、和将相似度编码与跟踪模板融合的方式进行特征提取，优点在于：该对抗攻击方法能够快速计算模板与搜索区域的潜在相似度，并有效地编码出对抗样本，生成的对抗样本通过对点进行过滤，模拟了现实世界采集3D数据时容易生成的数据空洞，具有不易被察觉的特点。
一种基于生成对抗攻击方法

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