[发明专利]一种基于深度学习的多行人跟踪方法有效
| 申请号： | 201911323035.8 | 申请日： | 2019-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN113012193B | 公开（公告）日： | 2022-07-26 |
| 发明（设计）人： | 卿粼波;牛通;何小海;许盛宇;吴晓红;苏婕 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06T7/277;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610065 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的在线多行人跟踪方法，主要涉及利用深度学习的方式对复杂场景中的多行人进行跟踪。该方法包括：提出一个多层特征融合网络提取目标的外观特征。利用高精度的目标检测器检测视频中目标的位置，并提取目标的外观特征。针对不同状态轨迹，考虑外观特征和运动特征的置信度，利用不同方式计算差异度量矩阵。根据不同状态轨迹的置信度，结合度量矩阵利用匈牙利算法实现检测和轨迹的分层数据关联。最后，根据关联结果更新轨迹信息。本发明充分考虑了目标运动特征和外观特征的置信度，合理利用两种特征计算差异度量矩阵。同时，采用分层关联的数据关联方式更好地处理了行人误检、遮挡等问题，有效减少了轨迹ID变换的次数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 行人 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
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