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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明涉及一种基于时序表征增强和轨迹修正的多目标联合检测跟踪方法，包括：在多目标联合检测跟踪过程中，采集环视图像和点云，分别进行特征提取，对提取的特征进行融合，得到多模态融合特征；利用历史轨迹查询向量对当前帧初始化的目标查询向量进行时序表征增强，与多模态融合特征进行空间特征交互，然后进行目标解码得到目标检测结果；根据检测结果进行数据关联，判断是否进行目标身份继承，得到轨迹ID；基于当前帧跟踪到的目标轨迹，更新历史查询向量，基于历史查询向量和地图信息进行轨迹预测；根据目标检测结果的分类置信度，利用预测的目标轨迹修正低置信度轨迹。与现有技术相比，本发明提高了目标检测和跟踪的准确性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于时序表征增强和轨迹修正的多目标联合检测跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：在目标跟踪过程中，采集环视图像和点云，对环视图像和点云分别进行特征提取，对提取的特征进行融合，得到多模态融合特征；利用历史轨迹查询向量对当前帧初始化的目标查询向量进行时序表征增强，并与多模态融合特征进行空间特征交互，进行目标解码后得到目标检测结果；根据目标检测结果进行数据关联，判断是否进行目标身份继承，得到轨迹ID；基于当前帧跟踪到的目标轨迹，更新预先存储的历史查询向量，基于历史查询向量和地图信息进行轨迹预测；根据目标检测结果的目标分类置信度，利用预测的目标轨迹修正低置信度轨迹。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 基于时序表征增强和轨迹修正的多目标联合检测跟踪方法
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