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申请/专利权人：中国人民解放军海军航空大学
摘要：本发明涉及目标跟踪技术领域，具体提供一种基于长短期记忆和UT变换的智能机动目标跟踪方法及装置，包括：获取视频流数据，并从所述视频流数据中提取目标的轨迹数据；将所述轨迹数据转换至指定的坐标系下，得到坐标时间序列；基于所述坐标时间序列计算速度向量和加速度向量，将坐标、速度向量和加速度向量整合为多维特征序列；将所述多维特征序列输入预测模型，所述预测模型包括时域卷积网络和长短记忆循环卷积网络，所述时域卷积网络采用因果卷积和残差连接；获取并缓存预测模型输出的预测结果。本发明通过融合现代神经网络和传统卡尔曼滤波，能够同时利用神经网络的强大预测能力和卡尔曼滤波方法的实时校正能力，显著提高了跟踪准确性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于长短期记忆和UT变换的智能机动目标跟踪方法，其特征在于，包括：获取视频流数据，并从所述视频流数据中提取目标的轨迹数据；将所述轨迹数据转换至指定的坐标系下，得到坐标时间序列；基于所述坐标时间序列计算速度向量和加速度向量，将坐标、速度向量和加速度向量整合为多维特征序列；将所述多维特征序列输入预测模型，所述预测模型包括时域卷积网络和长短记忆循环卷积网络，所述时域卷积网络采用因果卷积和残差连接；获取并缓存预测模型输出的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军航空大学 基于长短期记忆和UT变换的智能机动目标跟踪方法及装置
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