【技术实现步骤摘要】
物件追踪系统、物件追踪方法与非暂态计算机可读介质
本案是有关于一种物件追踪系统与方法，且特别是有关于应用于丢帧运算的物件追踪系统、方法与非暂态计算机可读介质。
技术介绍
近年来，人工智能技术的相关应用与日俱增。例如，应用于如图像和语音识别等等领域。在图像识别中，目前的技术需要直接输入原始视频数据来进行辨识。如此，需处理的数据量过大，耗费较多系统效能。
技术实现思路
为了解决上述问题，本案之一些方式提供一种物件追踪系统，其包含存储器与处理器。存储器用以储存至少一计算机程序码。处理器用以储存该至少一计算机程序码，以执行下列操作：基于一深度学习模型检测一物件在一第一视频帧中的一第一区域，以根据该第一视频帧与该第一区域预测该物件于一预测视频帧中的一预测区域；基于该深度学习模型检测该物件在一第二视频帧中的一第二区域；以及计算该预测区域以及该第二区域之间的一关联性，以追踪该物件。本案之一些方式提供一种物件追踪方法，其包含下列操作：基于一深度学习模型检测一物件在一第一视频帧中的一第一区域，以根据该第一视频帧与该...
【技术保护点】
1.一种物件追踪系统，包含：/n一存储器，用以储存至少一计算机程序码；以及/n一处理器，用以储存该至少一计算机程序码，以执行下列操作：/n基于一深度学习模型检测一物件在一第一视频帧中的一第一区域，以根据该第一视频帧与该第一区域预测该物件于一预测视频帧中的一预测区域；/n基于该深度学习模型检测该物件在一第二视频帧中的一第二区域；以及/n计算该预测区域以及该第二区域之间的一关联性，以追踪该物件。/n
【技术特征摘要】
1.一种物件追踪系统，包含：
一存储器，用以储存至少一计算机程序码；以及
一处理器，用以储存该至少一计算机程序码，以执行下列操作：
基于一深度学习模型检测一物件在一第一视频帧中的一第一区域，以根据该第一视频帧与该第一区域预测该物件于一预测视频帧中的一预测区域；
基于该深度学习模型检测该物件在一第二视频帧中的一第二区域；以及
计算该预测区域以及该第二区域之间的一关联性，以追踪该物件。
2.如权利要求1所述的物件追踪系统，其中该第一视频帧与该第二视频帧为复数个非连续帧。
3.如权利要求1所述的物件追踪系统，其中该第一视频帧对应于一第一时间，该第二视频帧对应于一第二时间，且该预测视频帧对应于该第一时间与该第二时间之间的一第三时间。
4.如权利要求1所述的物件追踪系统，其中该处理器还用以根据延迟该第一视频帧与该第二视频帧，以追踪该物件。
5.如权利要求1所述的物件追踪系统，其中该预测区域大于该第一区域。
6.如权利要求1所述的物件追踪系统，其中该处理器用以在检测该第一区域时输出一信心指数，并根据该信心指数与该第一区...
【专利技术属性】
技术研发人员：虞登翔，吴彦兴，
申请(专利权)人：瑞昱半导体股份有限公司，
类型：发明
国别省市：中国台湾;71
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