[发明专利]基于数据关联的视频多目标跟踪方法及系统

权利要求书

1.一种基于数据关联的视频多目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，将视频采集的图像进行处理得到每帧图像中的所有目标；

步骤2，计算当前帧图像中的每个目标与上一帧图像中的每个目标之间的相似性；

步骤3，分别以当前帧图像中的每个目标和上一帧图像中的每个目标为行或列建立代价矩阵，代价矩阵的元素的值仅为0、1或2，且代价矩阵中每个元素初始值均设置为0；

步骤4，设定相似性阈值，根据代价矩阵中每个元素对应的相似性值基于预定规则对所述代价矩阵中的每个元素进行赋值，赋值的方法包括以下步骤：

步骤4-1，提取所述代价矩阵中每行中各元素对应的相似性值最大的元素，该行中其它元素的值均保持不变；

步骤4-2，判断步骤4-1提取的元素对应的相似性值是否大于设定的相似性阈值，若大于，则该元素的值加1，若否，则该元素的值加0；

步骤4-3，提取所述代价矩阵中每列中各元素对应的相似性值最大的元素，该列中其它元素的值均保持不变；

步骤4-4，判断步骤4-3提取的元素对应的相似性值是否大于设定的相似性阈值，若大于，则该元素的值加1，若否，则该元素的值加0；

步骤5，根据赋值后的代价矩阵中每行或每列中各元素的值判断两帧图像中各目标的情况，两帧图像中各目标的情况包括：上一帧图像中的一个目标对应当前帧图像中的某个目标、是否出现上一帧图像的目标在当前帧图像中目标消失、当前帧图像中是否出现新的目标、是否出现上一帧图像中的多个目标在当前帧图像中融合、是否出现上一帧中的一个目标在当前帧图像中分离的情况，

具体判断方法为：

若赋值后的代价矩阵中一行或一列的所有元素均为0，则判断为上一帧图像中该行或列所对应的目标在当前帧图像中目标消失、或该行或列所对应的目标为当前帧图像中出现的新目标；

若赋值后的代价矩阵中一列或一行中所有元素中既包含1也包含2，则判断为上一帧图像中1和2分别对应的多个目标在当前帧图像中融合为该行或列对应的目标、或者上一帧中的该行或列对应的目标在当前帧图像中分离为1和2分别对应的目标。

2.根据权利要求1所述的基于数据关联的视频多目标跟踪方法，其特征在于：

步骤2中，计算当前帧图像中的每个目标与上一帧图像中的每个目标之间的相似性后，建立相似性矩阵，所述相似性矩阵与所述代价矩阵相对应。