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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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40 篇 专利

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3 篇 清华大学
3 篇 上海交通大学
2 篇 长安大学
2 篇 山东易视智能科技...
2 篇 华中科技大学
2 篇 国家电网有限公司
2 篇 东南大学
2 篇 江苏省电力试验研...
2 篇 国网江苏省电力有...
2 篇 西安工业大学
2 篇 扬州大学
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1 篇 深圳市比一比网络...
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1 篇 美的集团股份有限...
1 篇 美的集团有限公司
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1 篇 福建省科学技术信...

作者

2 篇 林元棣
2 篇 葛瑶
2 篇 邹腊梅
2 篇 翟展
2 篇 李晓艳
2 篇 许韫韬
2 篇 黄健
2 篇 张颖
2 篇 孔周维
2 篇 李建生
2 篇 蔚超
2 篇 王建强
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2 篇 赵革
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语言

40 篇 中文

检索条件"主题词=目标检测阶段"

共 40 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于目标检测和知识增强的图像描述生成方法

一种基于目标检测和知识增强的图像描述生成方法

引用

作者：王东升钟家国冯越刘莎周淼淼路曼 212100 江苏省镇江市丹徒区长晖路666号

本发明公开了基于目标检测和知识增强的图像描述生成方法，将目标检测阶段的区域框和类别标签联合起来，利用先进的人脸识别、商品识别等工具做更深层次的信息发掘，从而得到细粒度的背景知识；在解码阶段引入LBPF注意力机制，增强了词... 详细信息

标准号: CN115631331A

本发明公开了基于目标检测和知识增强的图像描述生成方法，将目标检测阶段的区域框和类别标签联合起来，利用先进的人脸识别、商品识别等工具做更深层次的信息发掘，从而得到细粒度的背景知识；在解码阶段引入LBPF注意力机制，增强了词与词之间的联系，从而生成富含背景知识的、连贯的细粒度描述，为融入知识图谱的图像描述生成提供新思路。本发明与传统引入知识图谱方式相比，可以生成具有细粒度背景知识的描述，且具备细粒度实体间的关系；所描述的目标更加具体、描述的内容更为丰富，可读性更高。

关键词：细粒度背景知识图像描述目标检测阶段注意力机制解码阶段类别标签目标检测人脸识别商品识别图谱方式区域框引入富含连贯可读性图谱融入联合

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基于自监督表征学习的海洋目标检测方法及系统

基于自监督表征学习的海洋目标检测方法及系统

引用

作者：张伟戴祥麟 264006 山东省烟台市经济技术开发区珠江路32号2#厂房522室

基于自监督表征学习的海洋目标检测方法及系统，在自监督船舶特征学习阶段中，采用动量对比方式在无标注海洋目标数据上训练特征提取模型，动量对比过程将字典作为一个样本队列进行维护，并通过采用动量更新的方式更新键编码器；在有监... 详细信息

标准号: CN112464879B

基于自监督表征学习的海洋目标检测方法及系统，在自监督船舶特征学习阶段中，采用动量对比方式在无标注海洋目标数据上训练特征提取模型，动量对比过程将字典作为一个样本队列进行维护，并通过采用动量更新的方式更新键编码器；在有监督海洋目标检测阶段中，采用Faster R‑CNN模型进行海洋目标检测，Faster R‑CNN模型包括进行特征提取的骨干网络、生成感兴趣区域的区域候选网络和RoI Head网络；通过骨干网络采用自监督船舶特征学习阶段所得的特征提取网络参数进行初始化，为目标检测模型提供海洋环境及船舶相关的先验知识，在训练模型同时对骨干网络进行参数微调。本发明降低了海洋数据样本不足对检测效果的影响。

关键词：动量骨干网络目标检测海洋特征提取特征学习船舶监督目标检测阶段感兴趣区域参数微调对比方式对比过程方式更新海洋环境海洋数据候选网络键编码器模型提供目标数据网络参数先验知识训练模型训练特征样本队列初始化标注样本字典检测更新网络维护学习

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一种基于红外可见光融合的多目标自动查证方法

一种基于红外可见光融合的多目标自动查证方法

引用

作者：罗威龚俊斌黄骁张科陶浩逯翔 430064 湖北省武汉市武昌区张之洞路268号

本发明公开了一种基于红外可见光融合的多目标自动查证方法，包括：目标搜索阶段，构建基于可见光图像和红外图像决策级融合的目标检测算法，实现在任务区中目标有无的搜索和检测，并对多个目标进行融合目标检测；目标查证阶段，在融合... 详细信息

标准号: CN116883297A

本发明公开了一种基于红外可见光融合的多目标自动查证方法，包括：目标搜索阶段，构建基于可见光图像和红外图像决策级融合的目标检测算法，实现在任务区中目标有无的搜索和检测，并对多个目标进行融合目标检测；目标查证阶段，在融合目标检测阶段的检测结果满足进入查证阶段的判定条件后，将融合目标检测结果叠加到红外图像上，并由基于红外图像的目标跟踪算法进行跟踪；对发现的多个目标通过变焦依次进行细粒度识别，获得目标的细粒度信息，并由机动目标跟踪模型对目标进行位置估计与预测。本发明能有效解决高度相似目标的重识别问题，可以实现更加快速准确的目标锁定切换，提高了真实场景下无人机的感知能力。

关键词：红外图像融合多个目标目标检测机动目标跟踪目标跟踪算法目标检测阶段目标检测算法可见光图像细粒度信息可见光感知能力检测结果目标搜索目标锁定判定条件位置估计有效解决真实场景多目标任务区细粒度变焦构建叠加搜索跟踪检测预测决策发现

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一种教师课堂行为识别方法、装置、设备及存储介质

一种教师课堂行为识别方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：王凯马雪浩 510530 广东省广州市黄埔区云埔四路6号

本发明公开了一种教师课堂行为识别方法、装置、设备及存储介质。从获取的课堂图像中检测出教师作为目标对象，对目标对象进行目标跟踪处理，形成包括连续多帧课堂图像中目标对象组成的跟踪队列，将当前帧课堂图像中的目标对象与前一帧... 详细信息

标准号: CN116012869A

本发明公开了一种教师课堂行为识别方法、装置、设备及存储介质。从获取的课堂图像中检测出教师作为目标对象，对目标对象进行目标跟踪处理，形成包括连续多帧课堂图像中目标对象组成的跟踪队列，将当前帧课堂图像中的目标对象与前一帧课堂图像中位于跟踪队列中的目标对象进行匹配，基于匹配结果从当前帧课堂图像中的目标对象中检测出表征人体姿态的关键点，基于关键点确定目标对象的行为。通过对目标对象进行目标跟踪处理，形成包括连续多帧课堂图像中目标对象组成的跟踪队列，可以有效减少在目标检测阶段的漏检导致目标对象丢失问题，进而提高教师课堂行为识别准确率。

关键词：目标对象图像课堂队列教师课堂目标跟踪行为识别关键点多帧跟踪目标检测阶段存储介质匹配结果人体姿态有效减少前一帧检测准确率漏检匹配教师

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基于自监督表征学习的海洋目标检测方法及系统

基于自监督表征学习的海洋目标检测方法及系统

引用

作者：张伟戴祥麟 264006 山东省烟台市经济技术开发区珠江路32号2#厂房522室

标准号: CN112464879A

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一种基于遥感图像的通用目标检测方法及介质

一种基于遥感图像的通用目标检测方法及介质

引用

作者：林卓张福山方延风 350000 福建省福州市北环西路122号

本发明公开了一种基于遥感图像的通用目标检测方法及介质，涉及目标检测技术领域。所述方法包括：构建CFINet网络模型，用于对特征金字塔网络除第一层级以外的其它每一层级进行处理得到提议区域；所述CFINet网络模型包括粗到细的区域提... 详细信息

标准号: CN118230183A

本发明公开了一种基于遥感图像的通用目标检测方法及介质，涉及目标检测技术领域。所述方法包括：构建CFINet网络模型，用于对特征金字塔网络除第一层级以外的其它每一层级进行处理得到提议区域；所述CFINet网络模型包括粗到细的区域提议网络CRPN以及特征模仿分支；将当前区域特征分别输入分类模块、特征模仿模块以及回归模块后，再通过质量指标将高质量RoI特征更新到特征模仿分支的示例特征集内；在遥感图像的目标检测阶段，将训练完成的CFINet网络模型的特征模仿分支去掉，然后对特征金字塔网络除第一层级以外的其它每一层级进行处理得到提议区域。本发明提供的方法显著提高了小目标检测的准确性，增强了目标检测的准确性和鲁棒性。

关键词：层级目标检测网络模型模仿金字塔网络遥感图像提议目标检测阶段区域特征输入分类特征更新质量指标鲁棒性特征集小目标构建通用回归检测网络

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网络数据的处理方法、装置、存储介质及电子设备

网络数据的处理方法、装置、存储介质及电子设备

引用

作者：江雪峰曾立宁史银华张宁宇张作涛 215163 江苏省苏州市高新区景润路181号

本发明公开了一种网络数据的处理方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：从HTTP网络数据对应的HTTP事务的多个检测阶段中确定用于检测HTTP网络数据的目标检测阶段；根据目标检测阶段对应的多个检测对象对HTTP网络数据进行拆分，... 详细信息

标准号: CN118282737A

本发明公开了一种网络数据的处理方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：从HTTP网络数据对应的HTTP事务的多个检测阶段中确定用于检测HTTP网络数据的目标检测阶段；根据目标检测阶段对应的多个检测对象对HTTP网络数据进行拆分，得到目标检测阶段中每个检测对象对应的待检测数据；基于多个预设检测规则，对目标检测阶段的每个检测对象对应的待检测数据进行匹配处理，得到匹配成功的检测规则；基于匹配成功的检测规则，生成目标检测阶段对应的待匹配规则集合；针对待匹配规则集合中的每个检测规则，对检测规则中的目标检测对象对应的待检测数据进行检测，得到检测结果。解决了网络设备检测网络数据的检测效率低的问题。

关键词：目标检测阶段检测网络数据待检测数据检测对象匹配成功匹配规则集合目标检测对象网络设备检测存储介质电子设备检测结果匹配处理预设事务

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一种基于改进YOLOv7-tiny+DeepSort的无人机航拍图像的目标检测与跟踪方法

一种基于改进YOLOv7-tiny+DeepSort的无人机航拍图像的目标检测与...

引用

作者：冯烨恬 541004 广西壮族自治区桂林市七星区建干路12号

本发明提供了一种基于改进YOLOv7‑tiny+DeepSort的无人机航拍图像的目标检测与跟踪方法，其中融合了改进的目标检测算法YOLOv7‑tiny和经过优化的DeepSort目标跟踪算法。本发明通过将改进的YOLOv7‑tiny算法替代原始DeepSort中的检测算法... 详细信息

标准号: CN118279766A

本发明提供了一种基于改进YOLOv7‑tiny+DeepSort的无人机航拍图像的目标检测与跟踪方法，其中融合了改进的目标检测算法YOLOv7‑tiny和经过优化的DeepSort目标跟踪算法。本发明通过将改进的YOLOv7‑tiny算法替代原始DeepSort中的检测算法，实现了更为高效和准确的目标检测阶段。并对DeepSort算法进行改进，提高跟踪的准确的，降低跟踪推理时间。通过本设计融合的方法，以提高对无人机航拍图像中目标的检测和跟踪精度，为应用于实际场景的无人机技术提供更为可靠的解决方案。

关键词：跟踪航拍图像算法改进目标跟踪算法目标检测阶段目标检测算法检测算法目标检测实际场景融合推理替代检测优化应用

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一种自动导引识别跟踪目标的方法以及装置

一种自动导引识别跟踪目标的方法以及装置

引用

作者：刘蝉米颖彭延云侯师贾彦翔邱旭阳 100854 北京市海淀区永定路50号(北京市142信箱208分箱)

本公开是关于一种自动导引识别跟踪目标的方法、装置、电子设备以及存储介质。本公开通过目标自动检测和跟踪导引算法：针对目标检测，基于YOLOv5识别模型，构建轻量化特征提取基础网络，提升机载端目标检测速度；针对多目标问题，结合D... 详细信息

标准号: CN115047903A

本公开是关于一种自动导引识别跟踪目标的方法、装置、电子设备以及存储介质。本公开通过目标自动检测和跟踪导引算法：针对目标检测，基于YOLOv5识别模型，构建轻量化特征提取基础网络，提升机载端目标检测速度；针对多目标问题，结合DeepSORT的算法，进行帧间多目标关联；针对单目标稳定跟踪，基于ECO相关滤波跟踪算法，优化尺度特征提取计算，结合卡尔曼滤波预测运动轨迹，缩小搜索范围，提升跟踪速度；针对目标机动灵活、丢失问题，设计目标遮挡、跟丢判断策略，且在目标检测阶段便基于识别的目标进行滤波器训练，提升跟踪精度。

关键词：跟踪目标检测算法目标检测阶段预测运动轨迹多目标问题卡尔曼滤波滤波器训练尺度特征存储介质电子设备跟踪目标跟踪算法基础网络机动灵活设计目标特征提取自动导引自动检测单目标多目标轻量化导引构建滤波帧间遮挡搜索关联优化

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基于双目视觉和卡尔曼滤波的多目标跟踪算法

基于双目视觉和卡尔曼滤波的多目标跟踪算法

引用

作者：章雨昂仲维刘勇刘晋源王维民樊鑫刘日升罗钟铉 116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号

本发明属于图像处理和计算机视觉领域，涉及基于双目视觉和卡尔曼滤波的多目标跟踪算法。基于DeepSort算法基本流程，通过双目立体视觉获取目标的距离信息，使用卡尔曼滤波来估计运动信息，同时在目标状态上增加距离维度和距离变化维度... 详细信息

标准号: CN115457086A

本发明属于图像处理和计算机视觉领域，涉及基于双目视觉和卡尔曼滤波的多目标跟踪算法。基于DeepSort算法基本流程，通过双目立体视觉获取目标的距离信息，使用卡尔曼滤波来估计运动信息，同时在目标状态上增加距离维度和距离变化维度，提高目标检测阶段的稳定性，解决了单目检测与运动估计无法很好适应自动驾驶数据集和目标移动速度较快的情况，进而增强目标跟踪的效果。

关键词：卡尔曼滤波多目标跟踪算法计算机视觉领域目标检测阶段双目立体视觉估计运动获取目标基本流程距离变化距离信息目标跟踪目标移动目标状态双目视觉图像处理运动估计自动驾驶距离维数据集单目维度算法检测

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