[发明专利]一种基于深度学习和相关滤波的人体目标跟踪方法在审
| 申请号： | 201810349970.0 | 申请日： | 2018-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN108717522A | 公开（公告）日： | 2018-10-30 |
| 发明（设计）人： | 张君鹏;申瑞民;姜飞 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 翁惠瑜 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习和相关滤波的人体目标跟踪方法，该方法包括以下步骤：1)读取待跟踪视频的当前帧，利用人体检测器检测人体位置；2)读取待跟踪视频的下一帧，判断是否到达视频结尾，若是，则结束，若否，则执行步骤3)；3)利用上一步检测获得的人体位置初始化相关滤波跟踪器，进行人体跟踪，持续设定时间；4)利用轻量级人体判别器判定当前跟踪目标是否为人体，若是，则记录人体位置，返回步骤2)，若否，则返回步骤1)。与现有技术相比，本发明具有准确性高、实时性好等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 人体位置 滤波 人体目标跟踪 读取 视频 人体检测器 跟踪目标 人体跟踪 实时性好 一步检测 初始化 跟踪器 判别器 返回 跟踪 结尾 判定 学习 检测 记录 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习和相关滤波的人体目标跟踪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1)读取待跟踪视频的当前帧，利用人体检测器检测人体位置；2)读取待跟踪视频的下一帧，判断是否到达视频结尾，若是，则结束，若否，则执行步骤3)；3)利用上一步检测获得的人体位置初始化相关滤波跟踪器，进行人体跟踪，持续设定时间；4)利用轻量级人体判别器判定当前跟踪目标是否为人体，若是，则记录人体位置，返回步骤2)，若否，则返回步骤1)；其中，所述人体检测器基于一人体样本数据库、利用深度卷积神经网络训练获得，所述轻量级人体判别器基于所述人体样本数据库、利用轻量级的深度卷积神经网络训练获得，所述相关滤波跟踪器根据当前帧以及之前帧的信息训练获得。
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