[发明专利]一种结合DeepSort的双目测距方法

权利要求书

1.一种结合DeepSort的双目测距方法，其特征在于，包括下列步骤：

对双目相机进行标定，获取相机参数；

使用双目相机拍摄指定类别目标的数据集；

使用拍摄数据集训练DeepSort跟踪网络，得到相应类别的权重文件；

使用训练好权重文件的DeepSort跟踪网络，将指定类别目标的数据集作为输入，取跟踪得到的目标框部分作为双目测距的输入，再通过立体匹配算法计算距离。

2.如权利要求1所述的结合DeepSort的双目测距方法，其特征在于，

所述指定类别目标的数据集用作DeepSort跟踪网络的输入，网络输出包括目标物id、类别和置信度。

3.如权利要求1所述的结合DeepSort的双目测距方法，其特征在于，

所述DeepSort跟踪网络使用级联匹配策略，同时考虑目标间距和特征相似度，并对新生成的跟踪轨迹采取验证机制以排除错误的预测结果。

4.如权利要求3所述的结合DeepSort的双目测距方法，其特征在于，

级联匹配的过程中，视频中每帧图像经卡尔曼滤波预测后生成当前帧中所有目标的预测轨迹边界框，根据检测器在当前帧的检测结果，将检测和预测的边界框进行数据关联。

5.如权利要求4所述的结合DeepSort的双目测距方法，其特征在于，

使用卡尔曼滤波生成预测框，使用匈牙利算法解决卡尔曼预测框和检测框的分配问题，使用ReID领域模型来提取外观特征，并使用级联匹配和IoU匹配作为匹配机制，减少了ID switch的次数。

6.如权利要求1所述的结合DeepSort的双目测距方法，其特征在于，

在对双目相机进行标定，获取相机参数的过程中，通过相机焦距f和左右相机基线b获得空间点P离相机的距离z。

7.如权利要求1所述的结合DeepSort的双目测距方法，其特征在于，

所述通用双目测距方法包括相机标定、双目校正、双目匹配和计算深度信息四个步骤，具体为使用张正友标定法，制作棋盘格标定板进行相机标定，使用工具箱得到相机的内参和外参，然后通过python设计双目匹配算法得到视差值，之后对图像进行基线矫正，获得深度图。

8.如权利要求1所述的结合DeepSort的双目测距方法，其特征在于，

取跟踪得到的目标框部分作为双目测距的输入，具体为将DeepSort跟踪网络输出中的目标框部分作为双目测距的深度处理部分，取目标框的上半部分中心点位置作为深度反馈点，在图像上显示出目标与摄像机的距离，实现多目标的跟踪和测距。