[发明专利]基于深度特征的多目标追踪方法及系统在审
| 申请号： | 201811595179.4 | 申请日： | 2018-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN109816690A | 公开（公告）日： | 2019-05-28 |
| 发明（设计）人： | 孙庆宏;董远;白洪亮;熊风烨 | 申请（专利权）人： | 北京飞搜科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06T7/277;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;吴欢燕 |
| 地址： | 100876 北京市海淀区西土城路*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于深度特征的多目标追踪方法及系统，所述方法包括：获取在当前帧图像中检测到的各目标对应的检测框位置和各目标的深度特征；基于上一帧图像中各目标对应的检测框位置，使用Kalman滤波器获取各目标在当前帧的预测位置；根据各目标对应的检测框位置、各目标在当前帧的预测位置、各目标的深度特征和各追踪器的深度特征集，利用匈牙利算法对各目标对应的检测框与追踪器进行级联匹配；计算未级联匹配上的检测框和待匹配的追踪器间的IOU距离矩阵，并基于IOU距离矩阵，利用匈牙利算法进行检测框与追踪器间的IOU匹配，获得最终匹配集合。本发明实施例能有效改善有遮挡情况下的目标追踪效果并减少ID切换的次数。 | ||
| 搜索关键词： | 检测框 深度特征 匹配 追踪器 距离矩阵 预测位置 多目标 帧图像 级联 算法 追踪 目标追踪 特征集 遮挡 集合 检测 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度特征的多目标追踪方法，其特征在于，包括：将当前帧图像输入至预先训练好的卷积神经网络模型，获取在所述当前帧图像中检测到的各目标对应的检测框位置和各目标的深度特征；基于上一帧图像中各目标对应的检测框位置，使用Kalman滤波器获取各目标在当前帧的预测位置；根据各目标对应的检测框位置、各目标在当前帧的预测位置、各目标的深度特征和各追踪器的深度特征集，利用匈牙利算法对各目标对应的检测框与追踪器进行级联匹配，获得初始匹配集合、未级联匹配上的检测框和待匹配的追踪器；计算所述未级联匹配上的检测框和待匹配的追踪器间的IOU距离矩阵，并基于所述IOU距离矩阵，利用匈牙利算法进行检测框与追踪器间的IOU匹配，获得最终匹配集合。
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