[发明专利]一种基于深度神经网络的多视角多目标关联方法

摘要

本发明公开一种基于深度神经网络的多视角多目标关联方法，包括以下步骤：步骤一，采用特征提取对多个视角下同一时刻的多个目标检测框进行目标特征向量b1,b2,...,bn提取；步骤二，采用欧式距离对目标特征向量进行两两之间距离计算构建相似度矩阵A；步骤三，通过双向循环神经网络参数对相似度矩阵A进行转化生成分配矩阵P；步骤四，通过预设阀值对分配矩阵P进行转化构建二值分配矩阵；步骤五，通过端到端方式判断深度神经网络中对应的损失模型是否收敛，如果满足收敛输出匹配矩阵；否则重复迭代步骤一至步骤四。本发明具有高于现有方法的匹配精度，且获得了很好的跨域性能。