基于深度学习的行人跟踪研究
文献类型：期刊论文
| 作者 | 秦丽娟1,2; 蒋玉玲1 |
| 刊名 | 电子世界
 |
| 出版日期 | 2021 |
| 期号 | 1页码:53-54 |
| 关键词 | 孪生网络 深度学习 相似性度量 注意力机制 卷积神经网络 |
| ISSN号 | 1003-0522 |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 在计算机视觉的领域中,深度学习的技术应用得越来越广泛,基于深度学习行人跟踪在计算机视觉领域中具有重要的研究价值。近年来,大量的研究在基于孪生神经网络在目标跟踪领域的研究成为重点。1相关介绍在科研领域中,计算机视觉是其研究的重点领域,随着科学的进步,计算机视觉追踪被应用非常广泛,如企业、军事和自动驾驶等对目标的准确追踪有越来越高的要求。近几年,目标跟踪算法是根据相关的滤波框架进行应用, |
| 语种 | 中文 |
| 资助机构 | 国家自然科学基金资助项目（61203163） ; 机器人学国家重点实验室开放课题（2018-O03） ; 辽宁省教育厅高等学校基本科研项目（LG201708） ; 辽宁省自然科学基金指导计划项目（20180550520,20180550791）资助 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/28233]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_机器人学研究室 |
| 通讯作者 | 蒋玉玲 |
| 作者单位 | 1.沈阳理工大学信息科学与工程学院 2.中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 秦丽娟,蒋玉玲. 基于深度学习的行人跟踪研究[J]. 电子世界,2021(1):53-54. |
| APA | 秦丽娟,&蒋玉玲.(2021).基于深度学习的行人跟踪研究.电子世界(1),53-54. |
| MLA | 秦丽娟,et al."基于深度学习的行人跟踪研究".电子世界 .1(2021):53-54. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。