一种基于目标检测的多目标快速跟踪算法-k66凯时

申请/专利权人：上海图海光电有限公司

申请日：2023-06-21

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：cn117670925a

主分类号：g06t7/246

分类号：g06t7/246;g06v10/82;g06n3/0464;g06n3/08

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.03.08#公开

摘要：本发明属于图像检测技术领域，具体涉及一种基于目标检测的多目标快速跟踪算法，包括以下步骤：将待检测帧缩放至固定尺寸，然后将缩放后的待检测帧输入到目标检测模型中，输出各个目标对应的目标框位置及其对应的类别信息；同步输入到特征提取卷积神经网络，输出特征图；通过原始图像尺寸和输出的特征图的尺寸计算出图像尺度变化的比例系数，通过该系数将目标在原始图像的位置对应到特征图上的位置；每个目标在特征图上截取相同大小的特征图子图，将每个目标对应的特征图子图转化成一维的特征向量；对当前帧各个目标应以卡尔曼滤波算法做运动估计，预测各个目标在下一帧中出现的位置，对运动估计结果提取特征；提高了算法运行效率和可靠性。

主权项：1.一种基于目标检测的多目标快速跟踪算法，其特征在于：该算法包括以下步骤：步骤一、将待检测帧缩放至固定尺寸，然后将缩放后的待检测帧输入到训练好的目标检测模型中，对待检测帧进行目标检测，输出各个目标对应的目标框位置及其对应的类别信息；步骤二、将输入步骤一的待检测帧同步输入到训练好的特征提取卷积神经网络，输出特征图；步骤三、根据目标检测模型检测出的目标框位置，通过原始图像尺寸和输出的特征图的尺寸计算出图像尺度变化的比例系数，通过该系数将目标在原始图像的位置对应到特征图上的位置；步骤四、通过目标在原始图像的位置对应到特征图上的位置，每个目标在特征图上截取相同大小的特征图子图，将每个目标对应的特征图子图转化成一维的特征向量；步骤五、对前一帧各个目标应以卡尔曼滤波算法做运动估计，预测各个目标在下一帧中出现的位置，在运动估计结果中提取确认态的追踪目标和上述检测目标做级联匹配。

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