[发明专利]一种基于双阶段卷积神经网络的目标跟踪方法及系统在审
| 申请号： | 202011632331.9 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112686923A | 公开（公告）日： | 2021-04-20 |
| 发明（设计）人： | 范梦婷;刘浩;宋春红;郑谊峰 | 申请（专利权）人： | 浙江航天恒嘉数据科技有限公司;嘉兴恒云数据科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/20 | 分类号： | G06T7/20 |
| 代理公司： | 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 | 代理人： | 朱晓彤 |
| 地址： | 314051 浙江省嘉兴市嘉*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于双阶段卷积神经网络的目标跟踪方法及系统。其方法包括，获取检测区域内的视频流，并将所述视频流进行预处理，得到多帧帧图片；将多帧所述帧图片输入至预先训练好的YOLOv3目标检测改进模型中进行目标检测，得到带有检测目标帧图片；利用deepsort多目标追踪算法对带有检测目标帧图片进行检测目标跟踪，对所述帧图片中检测目标实时位置进行跟踪。本发明采用改进的YOLOv3结合Deepsort多目标跟踪的双阶段卷积神经网络对目标进行实时监测，更精确地获得同一运动物体的实时位置信息，避免了多目标及重叠目标的计算误差，实现运动中多目标物体的实时跟踪，检测准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 阶段 卷积 神经网络 目标 跟踪 方法 系统 | ||
【主权项】：
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