买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：中国电子科技网络信息安全有限公司

摘要：本发明涉及多目标跟踪技术领域，公开了实时多目标跟踪方法，本方法首先使用目标检测模型检测出初始帧的物体，记录下此时每个物体的位置信息并存储通过深度学习模型提取的每一个检测的物体的特征。初始帧的每一个物体成为潜在的跟踪器。通过抽帧形式，得到后续帧，依次进行目标检测，记录位置信息和存储物体的特征。数据关联，计算物体与已有跟踪器的特征距离和IOU距离，融合两者度量方式，得到特征距离矩阵。再使用匈牙利算法进行匹配，将潜在状态跟踪器更新为显式状态跟踪器，将显式的跟踪器在视频中进行显示。本方法具有硬件资源占用低，速度快，跟踪效果好等优点，在遮挡、大小、姿态以及光照等环境条件的影响下也具有较好的鲁棒性。

主权项：1.一种实时多目标跟踪方法，其特征在于，包括：步骤1：检测视频中初始帧中的物体，记录每个物体的位置信息并提取每个检测的物体的特征，将初始帧的每个物体作为潜在状态的跟踪器；步骤2:对视频中的后续帧进行检测，记录后续帧中每个物体的位置信息并存储每个物体的特征；步骤3：依次提取后续帧进行数据关联，计算当前后续帧中的物体与已存在跟踪器的每一种组合的特征距离和IOU距离，再融合特征距离和IOU距离两种度量方式，修改特征距离，生成特征距离矩阵；步骤4：以修改后的特征距离矩阵作为最终的度量代价矩阵，利用匈牙利算法进行匹配，若当前后续帧中的物体与已存在的跟踪器匹配成功，则更新跟踪器的位置信息，并存储物体特征，若未匹配成功，则将当前后续帧中的物体初始化为新的潜在状态跟踪器；步骤5：检查匹配成功的次数，若匹配成功的次数大于等于设定的阈值，则将该潜在状态的跟踪器标记为显式状态并继续保持该状态；若匹配成功的次数小于设定的阈值，则继续保持该跟踪器的潜在状态；步骤6：返回状态为显式的跟踪器的位置信息及相应的物体特征；步骤7：在视频中显示跟踪结果；所述步骤3具体过程包括：步骤31：计算当前后续帧中的物体与已存在的跟踪器的每一种组合的特征距离和IOU距离；步骤32：融合两种度量方式，在IOU距离大于某一设定阈值，同时当前后续帧中的物体与已存在跟踪器的位置重合度高于某一设定阈值时，进行“奖励机制”，所述特征距离随着重合度变高而减少；在IOU距离小于某一设定阈值，同时当前后续帧中的物体与潜在状态跟踪器的位置重合度低于某一设定阈值甚至无重合时，进行“惩罚”机制，所述特征距离随着重合度降低而增大；步骤33：根据修改后的特征距离，生成特征距离矩阵。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国电子科技网络信息安全有限公司 一种实时多目标跟踪方法