[发明专利]一种视觉传感器网络多目标跟踪方法、装置及系统

权利要求书

1.一种视觉传感器网络多目标跟踪方法，其特征在于，包括：

边缘计算节点接收视觉传感器节点对获取图像进行行人目标检测后得到的行人目标数据；

根据所述行人目标数据构建行人目标亲密度模型，通过所述行人目标亲密度模型对属于同一行人目标的检测响应进行关联后形成目标轨迹；

对所述目标轨迹对应的行人目标进行跟踪，得到跟踪结果，并将所述跟踪结果发送至云计算中心；

其中，所述边缘计算节点部署在所述视觉传感器节点的预设范围内。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述行人目标数据构建行人目标亲密度模型，通过所述行人目标亲密度模型对属于同一行人目标的检测响应进行关联后形成目标轨迹，具体包括：

根据所述行人目标数据构建行人目标亲密度模型，通过所述行人目标亲密度模型对属于同一行人目标的检测响应进行关联，并对关联后的行人目标的特征向量进行分布式压缩感知后形成目标轨迹。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行人目标亲密度模型包括：外观模型与运动模型；

所述外观模型采用在COCO数据集中训练好的Mask RCNN基于目标的卷积神经网络模型提取4096维深度特征，采用欧式距离表征不同目标间外观相似度测度；

所述运动模型采用线性运动模型和Forward-Backward Deviation Error前向后向偏差表征运动模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述行人目标数据构建行人目标亲密度模型，通过所述行人目标亲密度模型对属于同一行人目标的检测响应进行关联后形成目标轨迹，具体包括：

根据所述行人目标数据构建行人目标亲密度模型，通过所述行人目标亲密度模型采用双阈值对属于同一行人目标的检测响应进行关联后形成目标轨迹；

其中，所述双阈值包括仅接受高亲和力数据关联的阈值和避免具有可比较亲和力的竞争对手的数据关联的阈值。

5.一种视觉传感器网络多目标跟踪装置，其特征在于，包括：

目标检测模块，用于通过边缘计算节点接收视觉传感器节点对获取图像进行行人目标检测后得到的行人目标数据；

数据关联模块，用于根据所述行人目标数据构建行人目标亲密度模型，通过所述行人目标亲密度模型对属于同一行人目标的检测响应进行关联后形成目标轨迹；

目标跟踪模块，用于对所述目标轨迹对应的行人目标进行跟踪，得到跟踪结果，并将所述跟踪结果发送至云计算中心；

其中，所述边缘计算节点部署在所述视觉传感器节点的预设范围内。

6.一种视觉传感器网络多目标跟踪系统，其特征在于，包括：视觉传感器节点、边缘计算节点和云计算中心；

所述视觉传感器节点用于对获取图像进行行人目标检测，得到行人目标数据，并将所述行人目标数据发送给所述边缘计算节点；

所述边缘计算节点用于执行如权利要求1-4任一项所述的视觉传感器网络多目标跟踪方法；

所述云计算中心用于对多个边缘计算节点发送的跟踪结果进行融合，实现多视角行人目标数据关联。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述视觉传感器节点包含网络图像传感器和本地嵌入式处理单元；

所述网络图像传感器用于监测预设区域内的原始图像并将采集的原始图像发送给所述本地嵌入式处理单元；

所述本地嵌入式处理单元用于对原始图像进行行人目标检测，得到行人目标数据。

8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述云计算中心还用于对行人目标进行多视角行人目标特征匹配；

其中，所述特征包括：运动方向、运动速度、是否戴眼镜、是否背包、衣服、是否戴帽子、行为特征、姿势特征和性别的任意组合。