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申请/专利权人：天津理工大学
摘要：一种结合头部跟踪的密集场景下行人多目标跟踪方法。为减小密集场景中严重的遮挡现象给跟踪器带来性能下降的负面影响，考虑到头部是行人整个身体最高最不易被遮挡的部位，本发明设计了一种新型的结合头部跟踪的行人多目标跟踪方法。首先，使用头部跟踪器生成行人头部运动轨迹，同时检测出行人的全身边界框；其次计算头部边界框和全身边界框之间的关联程度，使用匈牙利算法对上述计算结果进行匹配；最后根据匹配结果将头部轨迹中头部边界框替换为全身边界框，并输出密集场景下行人全身的运动轨迹。实验证明，本发明有效降低了密集场景下严重遮挡为跟踪器带来的漏报和误报等负面影响。
主权项：1.一种结合头部跟踪的密集场景下行人多目标跟踪方法，该方法处理的对象是在行人密集地点拍摄的一段视频，视频中有多个行人在视频画面中走动；该方法对视频中的每一帧图片，按照如下步骤进行操作：第1步、头部轨迹和全身边界框的生成；以原始视频帧作为跟踪器的输入，使用头部跟踪器和全身检测器分别生成行人运动时带有头部边界框的头部运动轨迹和全身边界框；第2步、判断头部边界框和全身边界框是否属于同一目标即行人；使用新型的边界框相似度度量方法包含比IOC计算当前帧中头部边界框和全身边界框之间的关联程度，将IOC的计算结果输入匈牙利算法，匈牙利算法进一步计算后得到头部边界框和全身边界框的匹配结果；所述使用IOC计算当前帧中头部边界框和全身边界框之间的关联程度的方法是，IOC通过计算头部边界框被身体边界框包含的程度，反映头部边界框和身体边界框的对应程度，具体的计算方式为：头部边界框与全身边界框相交部分的面积除以整个全身边界框的面积，根据IOC的属性,其值域为[0,1]；将IOC的计算结果输入匈牙利算法，能够将属于同一目标的头部边界框和全身边界框关联起来；第3步、全身运动轨迹的最终确认；根据第2步的匹配结果，将第1步得到的头部轨迹中头部边界框替换为全身边界框，得到的结果是包含行人全身边界框的行人全身运动轨迹，将该结果作为最终输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津理工大学 一种结合头部跟踪的密集场景下行人多目标跟踪方法
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