一种基于卷积网络的无监督行为跟踪识别方法及系统

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一种基于卷积网络的无监督行为跟踪识别方法及系统
申请号:CN202410774588
申请日期:2024-06-17
公开号:CN118762057B
公开日期:2025-02-14
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于卷积网络的无监督行为跟踪识别方法及系统,涉及视觉跟踪技术领域,包括以下步骤:采集视频序列并从视频序列中获取模板图像和当前帧搜索图像,构建训练数据集;基于SiamFC算法,构建行为跟踪模型;使用训练数据集对行为跟踪模型进行训练,直至达到预设要求,得到训练好的行为跟踪模型;利用训练好的行为跟踪模型对监测视频段中的目标对象进行跟踪,获得用户行为跟踪识别结果。本发明将Transformer引入到视觉跟踪技术中,通过注意力机制有效确定输入序列中不同部分的重要性,解决序列数据中的全局时空关联问题,实现高效的跟踪任务。
技术关键词
跟踪识别方法 视频 图像 序列 视觉跟踪技术 运动向量场 模板 跟踪识别系统 卷积孪生网络 卷积特征 多头注意力机制 对象 解码器结构 模型训练模块 搜索特征 数据获取模块 编码特征