一种结合CNN和解码器的卫星视频单目标跟踪方法

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一种结合CNN和解码器的卫星视频单目标跟踪方法
申请号:CN202510406597
申请日期:2025-04-02
公开号:CN119919454B
公开日期:2025-07-11
类型:发明专利
摘要
本发明属于遥感跟踪技术领域,涉及一种结合CNN和解码器的卫星视频单目标跟踪方法。本发明包括:通过CNN特征提取网络提取卫星视频当前视频帧和单目标的模板图像各自的空间特征图;根据空间特征图生成当前视频帧的空间特征;基于解码器对当前视频帧的空间特征和上一视频帧的时间特征生成当前视频帧的时间特征;基于当前视频帧的空间特征和时间特征生成时空融合特征;采用深度学习模型的预测头基于时空融合特征生成单目标的跟踪结果。本发明通过CNN特征提取网络对目标进行特征提取,通过解码器对提取特征进行交互并生成时空融合特征,利用时空信息进行跟踪,能够对卫星视频中目标进行准确识别,进而提高目标跟踪的准确性和跟踪的精度。
技术关键词
时空融合特征 视频帧 特征提取网络 解码器 跟踪方法 深度学习模型 注意力 模板 嵌入位置编码 图像 局部特征提取 序列 元素 校正 线性 精度
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气象预测系统 深度学习技术 多分辨率 神经网络模型 网络处理单元
融合特征 输出特征 跨层特征 多尺度特征融合 特征提取模块
模型学习方法 计算机执行指令 噪声数据 生成噪声 集群
分层决策机制 策略 节点 编码器模块 分层解码器
医学影像病灶 文本 编码特征 直肠癌 图像