[发明专利]一种单摄像头的商店客人在线跟踪算法

权利要求书

1.一种单摄像头的商店客人在线跟踪算法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S01；实时获取单个摄像头拍摄的视屏图像并进行存储；

步骤S02：利用预先深度学习获得的数据对视频流进行目标检测并获取每一个行人的包围盒；

步骤S03：对每个检测出来的行人分配ID并持续进行追踪；

其中，步骤S02中，对视频流的每一帧进行目标检测，得到每一帧内的目标的BBox区域，建立tracker对应每一个行人，目标的状态表示用公式：

式中，u,v为目标的BBox中心坐标，s为BBox的尺寸，r为BBox的长宽比，为目标行人的速度，根据每帧根据检测到的目标，计算与各个tracker的重合比例更新对应的tracker状态；

其中，更新对应的tracker状态时，会遇到以下三种情况之一：

情况A、当目标检测中得到的BBox与当前所有trackerIOU值均小于0.3时，新建tracker并与其绑定；

情况B、当目标检测中得到的BBox与当前所有trackerIOU值均不小于0.3时，该BBox不与tracker绑定；

情况C、当tracker有多帧未有绑定时，则删除tracker。

2.根据权利要求1所述的一种单摄像头的商店客人在线跟踪算法，其特征在于，所述情况C中，若tracker当前帧没有BBox与其绑定，则：若tracker上次出现在边缘部分，且tracker消失了k帧，则这个tracker出栈；若tracker上次出现在内部，且tracker消失了h＝10k帧，则这个tracker出栈。

3.根据权利要求1所述的一种单摄像头的商店客人在线跟踪算法，其特征在于，所述步骤S02中，当行人之间出现互相遮挡，则对每一个tracker增加一个属性pair；对于当前帧中没有被match的tracker，若tracker在内部且没有pair，则在有match的trackers中寻找IOU最大的tracker；当IOU大于0.3时，则先设其为pair；再之后的视频帧中，新的BBox跟IOU最大的tracker进行比较，除了比较自身预估的位置，还需比较pair_tracker的预估BBox，并获取最大IOU的值。