[发明专利]一种基于行人重识别的多目标跟踪方法在审
| 申请号： | 201811426558.0 | 申请日： | 2018-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN109800624A | 公开（公告）日： | 2019-05-24 |
| 发明（设计）人： | 周康明 | 申请（专利权）人： | 上海眼控科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 上海尚象专利代理有限公司 31335 | 代理人： | 徐炫 |
| 地址： | 200030 上海市徐汇*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于行人重识别的多目标跟踪方法，包括：建立并离线训练行人重识别模型；从相邻的两帧图像中，分别提取目标特征向量M和N；计算出目标特征向量M和N之间的最终相似度矩阵；利用Kuhn‑Munkres算法求解最优匹配路径，得到目标特征向量M和N之间的最优匹配；在线更新行人重识别模型参数。采用本发明不仅能够有效识别出目标与背景之间的区别特征，当多个同类目标出现时，还能够识别出多个目标之间的区分特征，进而快速匹配目标，实现多目标的准确跟踪。 | ||
| 搜索关键词： | 目标特征向量 多目标跟踪 最优匹配 矩阵 最终相似度 多个目标 快速匹配 离线训练 两帧图像 模型参数 区别特征 有效识别 在线更新 多目标 求解 算法 跟踪 | ||
【主权项】：
1.一种基于行人重识别的多目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、建立行人重识别模型，并离线训练行人重识别模型；S2、假设相邻的两帧图像分别为A和B，且A图像中的目标个数为M个，B图像中的目标个数为N个，则利用行人重识别模型，从相邻的两帧图像中，分别提取目标特征向量M和N；S3、将目标特征向量M和N之间的余弦距离作为特征相似度，并根据其余弦距离计算出目标特征向量M和N之间的相似度矩阵SM和距离矩阵DM；S4、利用距离矩阵DM对相似度矩阵SM进行加权，得到目标特征向量M和N之间的最终相似度矩阵；S5、将最终相似度矩阵作为目标特征向量M和N之间相似度权重，将目标特征向量M和N之间的多目标的跟踪问题抽象为带权二分图的最优匹配问题，然后利用Kuhn‑Munkres算法求解最优匹配路径，得到目标特征向量M和N之间的最优匹配；S6、在线更新行人重识别模型参数。
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