[发明专利]基于分层数据关联和卷积神经网络的目标跟踪方法、系统和存储介质有效
| 申请号： | 201810175534.6 | 申请日： | 2018-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN108447080B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 王轩;孟东伟;漆舒汉;蒋琳;廖清;姚霖;李晔;关键;刘泽超;吴宇琳;李化乐;贾丰玮 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 |
| 主分类号： | G06T7/277 | 分类号： | G06T7/277;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 深圳市添源创鑫知识产权代理有限公司 44855 | 代理人： | 姜书新 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分层数据关联和卷积神经网络的目标跟踪方法、系统和存储介质，其方法包括：获取跟踪目标的当前视频帧的检测响应以及当前视频帧之前的所有视频帧的跟踪片段；为每一条跟踪片段计算其置信度，其中，跟踪片段置信度是指当前已经完成部分连接的跟踪片段的可信赖程度；根据置信度的大小，将所有的跟踪片段分为高可靠度跟踪片段和低可靠度跟踪片段两部分，并以当前视频帧的检测响应为关联对象，为高可靠度跟踪片段进行局部数据关联处理，为低可靠度跟踪片段进行全局数据关联处理。本发明可以有效降低关联算法的时间复杂度，能够有效缓解在跟踪的过程中出现的局部遮挡问题，同时可以实现算法的鲁棒性和实时性的均衡。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分层 数据 关联 卷积 神经网络 目标 跟踪 方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于分层数据关联和卷积神经网络的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：获取跟踪目标的当前视频帧的检测响应以及当前视频帧之前的所有视频帧的跟踪片段；为每一条跟踪片段计算其置信度，其中，跟踪片段置信度是指当前已经完成部分连接的跟踪片段的可信赖程度；根据置信度的大小，将所有的跟踪片段分为高可靠度跟踪片段和低可靠度跟踪片段两部分，并以当前视频帧的检测响应为关联对象，为高可靠度跟踪片段进行局部数据关联处理，为低可靠度跟踪片段进行全局数据关联处理，其中，全局数据关联处理结合卷积神经网络实现。
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