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摘要：本发明公开了一种经典识别模型与多模态大模型融合的目标跟踪方法，涉及目标跟踪检测技术领域，包括：获取多组多模态信息，对深度学习模型进行训练，输出初始识别模型；基于位置信息对识别框以及验证数据集进行计算，输出识别相似值；对划分处理后的识别框进行计算，输出模型准确率；获取多模态信息，利用多模态识别模型对多模态信息进行识别，输出识别框；利用跟踪算法对识别框进行实时更新；本发明用于解决现有技术中因缺少一种更高效、更灵活、更具适应性的目标跟踪解决方案，导致目前的目标检测算法存在泛化性能受限以及计算资源消耗大的问题。
主权项：1.一种经典识别模型与多模态大模型融合的目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：获取多组多模态信息，对多模态信息进行划分，输出训练数据集以及验证数据集；基于训练数据集对深度学习模型进行训练，输出初始识别模型；利用初始识别模型对验证数据集进行识别，输出识别框；在多模态信息中建立坐标系，基于坐标系获取识别框的位置信息；基于位置信息对识别框以及验证数据集进行计算，输出识别相似值；对识别相似值进行分析，基于分析结果对识别框进行划分处理；对划分处理后的识别框进行计算，输出模型准确率；对模型准确率进行分析，基于分析结果进行再训练处理或输出多模态识别模型；获取多模态信息，利用多模态识别模型对多模态信息进行识别，输出识别框；利用跟踪算法对识别框进行实时更新；对更新结果进行监测，基于监测结果输出重识别信息或不做处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京卓翼智能科技有限公司 一种经典识别模型与多模态大模型融合的目标跟踪方法
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