摘要
本发明涉及动物实时跟踪定位领域,具体涉及一种多目标场景下的动物实时跟踪定位方法及计算机装置,提高了动物实时跟踪定位的精确性。本发明通过将处理后的原始图片首先送入YOLOv11‑EMA目标检测模型,得到一个含有目标检测框的图片,通过ROI多感知注意力的方法,将仅含有目标检测框的部分送入SegFormer‑Tiny模型,将目标检测框中的目标进行精准的实例分割,为每个分割后的对象分配唯一的特征向量作为识别标识,该特征向量与动物个体相互匹配。在后续的目标检测中,一旦检测到符合特征向量的目标则进行识别追踪并计数,当目标从视野中消失时则停止追踪,实现了动物的实时追踪与定位。本发明适用于动物实时跟踪定位。
技术关键词
跟踪定位方法
全局平均池化
多层感知机层
动物
计算机装置
多级特征
场景
注意力
模型剪枝
矩阵
分支
实例分割
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输出特征
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