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申请/专利权人：江南大学
摘要：本发明公开了一种基于IOU匹配的双滤波器视频多目标跟踪方法,属于信息处理技术领域。本发明在多伯努利滤波中，引入相关滤波器作为弱滤波器来采样粒子，首先提取泛化能力较强的VGG19网络卷积特征训练多个相关滤波器，利用训练好的相关滤波器，得到多个目标状态估计，最后对得到的目标状态集进行扩充作为采样的粒子集。本发明能有效减少标签跳变和轨迹碎片，提高目标跟踪精度。
主权项：1.一种基于IOU匹配的双滤波器视频多目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一：在初始时刻k＝0，当前帧目标检测集为检测框为第i个检测框的状态向量，其中分别表示检测框左上角横坐标、纵坐标，检测框宽、检测框高和置信度；当时，将检测框加入存活目标集其中h为检测框置信度阈值，m为满足条件的检测框个数，目标框分别表示目标框的左上角横坐标、纵坐标，目标框宽、目标框高和对应赋值的目标标签；所述目标用li表示，同时设置相应的伯努利分别表示目标li的存在概率和概率分布，且步骤二：在k时刻，当前帧目标检测集为进行每个目标轨迹与检测框的IOU匹配，所述检测框为利用贪心算法贪心地选择当前帧目标检测集中与目标轨迹IOU最大的检测框步骤三：将与目标轨迹相匹配的检测框作为目标的跟踪结果加入轨迹集并进行多伯努利参数赋值，对于未匹配到检测框的目标，进行多伯努利滤波求解，所述多伯努利滤波求解包括：目标框卷积层特征提取；对提取的卷积层特征进行滤波器训练得到不同卷积层特征对应的多个目标位置估计、对多个目标位置估计进行加权求和并扩充得到粒子集、进行多伯努利预测；步骤四：利用目标与粒子的量测似然更新未匹配目标的多伯努利参数，对于已匹配或新生目标，直接更新伯努利参数；步骤五：更新目标模板。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江南大学 一种基于IOU匹配的双滤波器视频多目标跟踪方法
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