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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明提供了一种基于可回溯目标识别的智能寻物方法及系统，包括：对场景视频进行稀疏模型建模处理，获得稀疏模型的视频信号；对所述视频信号采用YOLO目标识别算法，并基于所述稀疏模型构造自适应目标字典，识别所述视频信号中的目标；提取所述视频信号的视频关键帧，对所述视频关键帧进行预处理，获取所述目标最后出现的位置。本发明通过基于稀疏模型的实时目标识别技术在实现目标识别的同时提高了信号处理性能以达到实时计算；通过自适应目标特征字典构造技术对多场景目标复杂的问题有良好表现。
主权项：1.一种基于可回溯目标识别的智能寻物方法，其特征在于，包括：对场景视频进行稀疏模型建模处理，获得稀疏模型的视频信号；对所述场景视频进行稀疏模型建模处理包括：引入行列式约束构成稀疏模型；所述行列式约束为：fH＝maxdetHHT其中，H为稀疏矩阵，HT为稀疏矩阵H的转置，det为行列式；对所述视频信号采用YOLO目标识别算法，并基于所述稀疏模型构造自适应目标字典，识别所述视频信号中的目标；构造所述自适应目标字典包括：对所述自适应目标字典施加正交约束；将施加正交约束后的所述自适应目标字典进行Cayley变换处理，并加入Barzilai-Borwein步长；提取所述视频信号的视频关键帧，对所述视频关键帧进行预处理，获取所述目标最后出现的位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于可回溯目标识别的智能寻物方法及系统
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