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申请/专利权人：湘潭大学

摘要：本发明提供一种基于DeepSORT的受扰动莲蓬目标连续跟踪方法，该方法设立了跟踪轨迹ID管理集合（TIM），记录轨迹ID和其对应的剩余时间信息，包括以下步骤：获取视频序列当前帧图像；检测图像中的莲蓬目标；进行轨迹预测；进行DeepSORT级联匹配，随后使用由IoU匹配及欧氏距离匹配组成的复合匹配完成二次匹配；初始化与未匹配的检测框相对应的新跟踪轨迹，以最小ID原则遍历TIM为新轨迹分配ID；结合剩余时间决定轨迹ID的保留或删除；进行轨迹更新。本发明采用复合匹配改善单一IoU匹配易失效问题，提高了跟踪稳定性；通过设置剩余时间并进行轨迹ID信息管理，可减少ID跳变并为ID恢复提供了条件。本发明可为复杂环境中受扰动莲蓬的动态采摘提供稳定、准确的目标位置信息。

主权项：1.一种基于DeepSORT的受扰动莲蓬目标连续跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，预设置初始参数，包括：ID剩余时间Tr；预设置一跟踪轨迹ID管理集合TIM，用于记录各跟踪轨迹的ID及相应的ID剩余时间Tr；步骤2，获取视频序列的当前帧图像；步骤3，使用目标检测模型对当前帧图像中的莲蓬目标进行检测，输出当前帧图像中的目标检测框信息，所述目标检测框信息包括目标检测框中心位置、宽度及高度参数；所述各目标检测框共同形成了目标检测框集合D；步骤4，轨迹预测：使用DeepSORT中的轨迹预测方法，根据当前帧中各跟踪轨迹的轨迹框信息预测各目标在下一帧图像中的位置，输出各目标预测框信息；所述各目标预测框共同形成了目标预测框集合P；步骤5，轨迹匹配：使用DeepSORT中的匹配方法，对目标预测框集合P中的各目标预测框和目标检测框集合D的各目标检测框进行级联匹配；随后，使用由IoU匹配与欧氏距离匹配组成的复合匹配方法对仍未完成匹配的轨迹框和目标检测框进行二次匹配，并输出匹配结果，所述匹配结果包括未匹配的检测框、未匹配的轨迹框、匹配的轨迹框集合信息，并分别被存入未匹配的检测框集合Unmatched_Detections、未匹配的轨迹框集合Unmatched_Tracks、匹配的轨迹框集合Matched_Tracks中；对于视频序列的第一帧中的所有的目标检测框，均直接被纳入未匹配的检测框集合UnmatchedDetections中；步骤6，判断未匹配的检测框集合Unmatched_Detections是否为空集，如果否，则执行步骤7；如果是，则执行步骤8；步骤7，初始化与未匹配的检测框集合Unmatched_Detections中各莲蓬目标对应的新跟踪轨迹new_track；从1开始由小到大逐步遍历跟踪轨迹ID管理集合TIM，以获得跟踪轨迹ID管理集合TIM中第一个不存在的ID号，将其作为新跟踪轨迹new_track的ID；将所述新跟踪轨迹new_track的轨迹ID及其对应ID剩余时间Tr加入到所述跟踪轨迹ID管理集合TIM中；步骤8，对跟踪轨迹ID管理集合TIM中的所有跟踪轨迹进行遍历查询，判断轨迹是否处于DeepSORT中的被删除状态，如果是，则将对应轨迹的ID剩余时间Tr减1，即令Tr=Tr–1；如果否，则将对应轨迹的ID剩余时间Tr重置；对于所述轨迹处于被删除状态的情况，将进一步判断ID剩余时间Tr是否为0，如果是，则将对应轨迹的ID信息从跟踪轨迹ID管理集合TIM中删除；如果否，则不作任何处理；通过设置ID剩余时间Tr并取适当的值，使得处于被删除状态轨迹的ID信息仍然能继续保留一段时间，避免ID被其他新的轨迹立即占用；处于被删除状态轨迹的ID信息保留一段时间后被删除并形成空缺，使得莲蓬目标未来再次被跟踪后存在ID恢复的可能，并防止长时间序列跟踪时跟踪轨迹的ID增长至一异常高值；步骤9，使用DeepSORT的轨迹更新方法进行轨迹更新，输出莲蓬目标跟踪轨迹结果，结束当前帧跟踪过程；步骤10，读取下一帧图像，并返回步骤3。

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权利要求：

百度查询： 湘潭大学 一种基于DeepSORT的受扰动莲蓬目标连续跟踪方法