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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开一种基于“数字模型+视频数据”进行多目标跟踪方法，应用于目标跟踪领域，针对现有的跟踪算法更容易在复杂场景或飞行器密集区域中丢失目标，导致跟踪中断或错误的目标关联；本发明利用数字模型的外观先验信息来指导多飞行器目标的分割与跟踪结果，通过有效的匹配方式将特定角度，特定尺寸的飞行器目标与数字模型库中的飞行器型号相匹配，从而在跟踪过程中获得稳定的目标外观表示。最终通过完整的分割结果与特征匹配方法获得较好的多飞行器跟踪结果。
主权项：1.一种基于“数字模型+视频数据”进行多目标跟踪方法，其特征在于，包括：S1、采用基于完全卷积神经网络的分割框架提取图像中的飞行器目标，获得飞行器目标掩码；S2、采用改进的2DSIFT对步骤S1获得的飞行器目标掩码进行特征提取，得到掩码特征；S3、利用3DSIFT算法对三维数字模型库中的飞行器目标进行表征；得到三维数字模型特征；S4、将步骤S2提取的掩码特征与步骤S3得到的三维数字模型特征进行匹配；得到相应飞行器目标的飞行器数字模型；S5、根据飞行器数字模型，获得相应飞行器目标的完整且准确的飞行器目标在平面上的表示；通过对完整且准确的飞行器目标在平面上的表示进行Harris角点检测；将Harris角点检测获得的特征描述作为相应飞行器目标的完备的飞行器目标特征点集合，并将各完备的飞行器目标特征点集合加入特征码本之中；S6、为步骤S1提取的各飞行器目标构建外观模型；S7、利用特征码本与飞行器目标外观模型计算飞行器目标中心位置，获得最终跟踪结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种基于“数字模型+视频数据”进行多目标跟踪方法
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