[发明专利]主动跟踪方法、装置及系统有效
| 申请号： | 201710743357.2 | 申请日： | 2017-08-25 |
| 公开（公告）号： | CN108305275B | 公开（公告）日： | 2021-02-12 |
| 发明（设计）人： | 罗文寒;孙鹏;刘威 | 申请（专利权）人： | 深圳市腾讯计算机系统有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/292 | 分类号： | G06T7/292 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 刘映东 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种主动跟踪方法，属于机器学习领域，所述方法包括：获取摄像头拍摄的第i帧图像帧；将第i帧图像帧输入深度网络，深度网络包括特征提取网络和策略函数；通过特征提取网络提取图像帧的图像特征；通过策略函数根据图像特征计算n个输出动作各自的输出概率，n≥2；从n个输出动作的输出概率中选择最大输出概率；控制摄像头执行最大输出概率对应的输出动作，令i＝i+1。本发明通过三维虚拟环境对深度网络中的参数进行训练后，使用该深度网络根据摄像头的图像帧对摄像头执行控制动作。由于只需要对一个深度网络进行训练，无需分别对运动目标跟踪模块和摄像头控制模块进行联动的参数调节，减少参数调节的工作量。 | ||
| 搜索关键词： | 主动 跟踪 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
1.一种主动跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：获取摄像头拍摄的第i帧图像帧，所述第i帧图像帧中包括运动目标，其中i为自然数；将所述第i帧图像帧输入深度网络，所述深度网络包括特征提取网络和策略函数；通过所述特征提取网络提取所述第i帧图像帧的图像特征；通过所述策略函数根据所述图像特征计算n个输出动作各自的输出概率，所述输出动作是用于控制所述摄像头的动作，其中n为自然数，且n≥2；从所述n个输出动作的输出概率中选择最大输出概率；控制所述摄像头执行所述最大输出概率对应的所述输出动作，以对所述运动目标进行跟踪。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳市腾讯计算机系统有限公司，未经深圳市腾讯计算机系统有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201710743357.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：PolSAR图像多特征融合的飞机目标检测方法
- 下一篇：车辆立体对比装置
