申请/专利权人：苏州科技大学

申请日：2024-01-03

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117809223A

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0455;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明涉及一种运动物体检测方法，包括如下步骤：步骤1：数据处理模块接收输入图像，利用光流提取网络提取光流帧；利用标签提取网络获取物体边界框，形成标签；步骤2：基于插槽注意力网络构建初始模型，以光流帧和初始化的插槽作为输入，基于输出计算联合损失函数，利用标签对初始模型进行弱监督训练，利用联合损失函数进行监督，得到改进的注意力模型；步骤3：基于改进的注意力模型将光流分解为前景层和背景层，描述为插槽向量，经过解码得到运动物体的重建，进而检测运动物体。本发明能够有效的检测并分割出多个移动物体，利用标签对插槽注意力网络进行弱监督训练，可以有效的提供运动物体的真实空间信息，加速插槽注意力网络的学习过程。

主权项：1.一种运动物体检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：数据处理模块接收输入图像，利用光流提取网络分割光流场，并提取光流帧；利用标签提取网络获取图像中所有物体的边界框，形成标签；步骤2：基于插槽注意力网络构建初始模型，以所述光流帧和初始化的插槽作为所述初始模型的输入，基于所述初始模型的输出计算联合损失函数，利用所述标签对所述初始模型进行弱监督训练，利用联合损失函数监督训练所述初始模型的学习，得到改进的注意力模型；步骤3：基于所述改进的注意力模型将光流分解为前景层和背景层，基于分层公式，将每一层描述为一个插槽向量，对插槽向量解码得到运动物体的重建，进而检测运动物体。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 苏州科技大学 一种运动物体检测方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD