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申请/专利权人：上海大学
摘要：本发明属于多目标跟踪技术领域，具体公开了一种基于孪生网络目标检测的海面多目标跟踪方法及其设备和可读存储介质，其方法包括以下步骤：S1、将海面场景数据集分为常规场景数据和高亮场景数据，常规场景数据用于训练N‑YOLO检测子网络，高亮场景数据用于训练S‑YOLO检测子网络；构建基于N‑YOLO检测子网络和S‑YOLO检测子网络的孪生网络；S2、将摄像头采集到的视频数据输入到检测模块中，基于评价函数搭建孪生网络判别系统，对N‑YOLO检测子网络和S‑YOLO检测子网络的检测结果进行选择性输出，得到鲁棒的目标检测信息；S3、对跟踪轨迹对象的当前位置进行卡尔曼滤波预测，并对未来两帧图像进行额外预测，计算预测框间的IOU值，并根据阈值标记无遮挡或潜在遮挡图像帧。
主权项：1.一种基于孪生网络目标检测的海面多目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将海面场景数据集分为常规场景数据和高亮场景数据，常规场景数据用于训练N-YOLO检测子网络，高亮场景数据用于训练S-YOLO检测子网络；构建基于N-YOLO检测子网络和S-YOLO检测子网络的孪生网络；S2、将摄像头采集到的视频数据输入到检测模块中，基于评价函数搭建孪生网络判别系统，对N-YOLO检测子网络和S-YOLO检测子网络的检测结果进行选择性输出，得到鲁棒的目标检测信息；S3、对跟踪轨迹对象的当前位置进行卡尔曼滤波预测，并对未来两帧图像进行额外预测，计算预测框间的IOU值，并根据阈值标记无遮挡或潜在遮挡图像帧；S4、对无遮挡图像帧进行运动特征建模，对潜在遮挡图像帧进行外观特征建模，以此构建损失函数矩阵，并基于匈牙利匹配进行轨迹与检测对象间的关联匹配；S5、通过关联的结果更新轨迹对象的卡尔曼滤波参数，并汇总统计海面场景中目标的id、类别、轨迹信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 一种基于孪生网络目标检测的海面多目标跟踪方法及其设备和可读存储介质
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