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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：一种基于CenterNet2+OC‑Sort的声图像目标检测跟踪方法。它包括以下步骤:1、训练CenterNet2模型；2、声图像序列输入训练好的CenterNet2网络模型进行目标检测；3、检测出的目标框根据OC‑SORT算法与已有轨迹进行匹配，形成轨迹，同时预测下一帧目标位置，回传至CenterNet2网络模型用于下一帧的目标检测；4、根据匹配结果，给每个检测的目标赋予独立id，输出目标检测框位置信息，并在图像上显示出来。本发明能够克服复杂场景下声图像目标检测任务中目标不易识别，依赖人工判断效率低的问题，能够自动检测与跟踪目标，改善了在面对如强噪声干扰、目标回波信号弱、多目标轨迹交叉，目标非线性运动等复杂场景下，仅依靠目标检测算法导致的漏检问题。
主权项：1.一种基于CenterNet2+OC-Sort的声图像目标检测跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤:步骤1、训练CenterNet2目标检测网络模型；步骤2、将声图像序列依次将其中一帧输入到训练好的CenterNet2网络模型进行目标检测，输出预测目标的位置信息以及置信度，将置信度大于一定阈值的预测目标视为检测出的目标；步骤3、将步骤2检测出的目标框进行轨迹初始化或与已有轨迹进行匹配；步骤4、根据匹配结果，给每个检测的目标赋予独立id，输出目标检测框位置信息，并在图像上显示出来；步骤5、利用当前帧的检测结果更新轨迹参数后，预测下一帧目标大小、位置的先验信息，回传CenterNet2网络当中，在检测下一帧目标时的生成区域建议阶段，增加一个利用先验信息截取的感兴趣区域；步骤6、重复步骤2至步骤5，直至序列结束。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于CenterNet2+OC-Sort的声图像目标检测跟踪方法
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