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摘要：本发明公开了一种改进外观特征处理的行人多目标跟踪方法及系统，属于计算机视觉技术领域和图像处理技术领域，包括以下步骤：S101、构建多目标跟踪模型：搭建CATrack跟踪器，该CATrack跟踪器包含检测器模型和关联模型；其中，关联模型对检测器模型的输出进行四个阶段的处理，分别为：当前帧出现的目标的特征获取、当前帧出现的目标与目标历史轨迹之间的相似度计算、当前帧出现的目标与目标历史轨迹之间的二部图匹配、利用匹配结果进行轨迹特征更新；S102、检测器模型的训练；S103、关联模型的训练与超参数调整；S104、多目标跟踪任务的执行。通过上述方式，本发明在目标密集的复杂场景下具有优秀的跟踪表现，具有较好的鲁棒性。
主权项：1.一种改进外观特征处理的行人多目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S101、构建多目标跟踪模型：使用深度学习框架PyTorch框架搭建CATrack跟踪器，该CATrack跟踪器包含检测器模型和关联模型两部分，用于对输入视频进行逐帧处理；其中，关联模型对检测器模型的输出进行四个阶段的处理，分别为：当前帧出现的目标的特征获取、当前帧出现的目标与目标历史轨迹之间的相似度计算、当前帧出现的目标与目标历史轨迹之间的二部图匹配、利用匹配结果进行轨迹特征更新；S102、检测器模型的训练：使用目标场景的视频数据集来训练检测器模型；S103、关联模型的训练与超参数调整：使用目标场景的视频数据集来训练关联模型，并根据场景特性在目标场景的视频中调整关联模型的超参数；S104、多目标跟踪任务的执行：将目标场景测试视频数据输入经过训练和超参数调整的CATrack跟踪器，进行行人多目标跟踪任务，计算多目标跟踪性能指标并保存包含目标ID和边界框的跟踪结果视频。
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百度查询： 浙江师范大学 一种改进外观特征处理的行人多目标跟踪方法及系统
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