申请/专利权人：成都合能创越软件有限公司

申请日：2024-01-05

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117522925B

主分类号：G06T7/246

分类号：G06T7/246;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/048

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2024.02.27#实质审查的生效;2024.02.06#公开

摘要：本发明公开了一种注意力机制下移动相机中判断物体运动状态方法及系统，基于deepstream框架的检测到对应目标后，将目标检测框像素分辨率扩大至M*N像素，然后使用针对分离的时空自注意力模块学习在一定连续时间t上检测扩大得到的M*N图像的时空连续性特征，最后接入一个MLP‑Head对学到的时空特征分类得到其运动状态。可以在移动相机情形下，结合深度学习自注意力机制在复杂场景下判断物体的运动与否。

主权项：1.一种注意力机制下移动相机中判断物体运动状态方法，其特征在于，包括：获得多张待测图像；所述多张待测图像为移动的摄像设备在连续时间拍摄的按时间顺序排列的多张图像；所述待测图像包含待测目标；基于多张待测图像，通过跟踪算法，跟踪待测目标，得到多个目标跟踪框；一个目标跟踪框对应一张待测图像对应一个待测目标；基于待测图像和目标跟踪框，扩大像素，得到跟踪目标图像；多个目标跟踪框对应获得多个跟踪目标图像；将所述多个跟踪目标图像输入针对分离的时空自注意力模块，得到目标时空特征；所述目标时空特征包含多个跟踪目标图像在连续时间和空间上的特征；将所述目标时空特征输入分类器进行分类，判断待测目标是否运动；所述将所述多个跟踪目标图像输入针对分离的时空自注意力模块，得到目标时空特征，包括：基于跟踪目标图像，得到分块编号图像；多个跟踪目标图像对应获得多个分块编号图像；一个分块编号图像包括9个分块，每个分块对应一个编号；基于所述多个分块编号图像，通过针对分离的时空自注意力模块，进行时间维度的自注意，得到多个目标时间特征；一个编号对应一个目标时间特征；根据所述目标时间特征，更新针对分离的时空自注意力模块的参数；基于所述多个分块编号图像，通过更新的针对分离的时空自注意力模块，进行空间维度的自注意，得到多个目标空间特征；一个分块编号图像对应一个目标空间特征；基于所述多个目标时间特征和多个目标空间特征，通过权重矩阵进行编码，得到时空特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 成都合能创越软件有限公司 注意力机制下移动相机中判断物体运动状态方法及系统

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