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摘要：本发明提供一种用于足球运动场景的多目标跟踪方法、介质及产品，方法包括获取视频帧输入ECA_DLAseg骨干网络，得到多目标跟踪结果；ECA_DLAseg骨干网络包括输出包含热力图、中心偏移、边界框尺寸和交并比的特征图检测结果的联合检测头、用于根据包含热力图、中心偏移、边界框尺寸和交并比的特征图检测结果，生成每个检测目标的唯一身份标识的重识别模块ReID、用于预测每个检测目标的轨迹，获得预测的轨迹的卡尔曼滤波器以及用于将所述卡尔曼滤波器预测的轨迹与每个检测目标的唯一身份标识通过数据关联进行匹配，得到最终的多目标跟踪结果的数据关联模块。本发明实现了足球运动场景中多目标的准确、高效地跟踪。
主权项：1.一种用于足球运动场景的多目标跟踪方法，其特征在于，包括：获取足球运动场景的视频帧图像；将足球运动场景的视频帧图像输入ECA_DLAseg骨干网络中，得到多目标跟踪结果；所述ECA_DLAseg骨干网络包括联合检测头、重识别模块ReID、卡尔曼滤波器以及数据关联模块；所述联合检测头，用于将包含检测目标的特征图输出为包含热力图、中心偏移、边界框尺寸和交并比的特征图检测结果；所述重识别模块ReID，使用多项式交叉熵PolyCE损失函数作为重识别损失，平衡正负样本比例；用于根据包含热力图、中心偏移、边界框尺寸和交并比的特征图检测结果，生成每个检测目标的唯一身份标识；所述卡尔曼滤波器，用于预测每个检测目标的轨迹，获得预测的轨迹；所述数据关联模块，用于将所述卡尔曼滤波器预测的轨迹与每个检测目标的唯一身份标识通过数据关联进行匹配，得到最终的多目标跟踪结果；其中，所述ECA_DLAseg骨干网络的训练方法包括：根据训练集和总损失函数，对所述ECA_DLAseg骨干网络进行训练，得到训练好的ECA_DLAseg骨干网络。
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百度查询： 河海大学 一种用于足球运动场景的多目标跟踪方法、介质及产品
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