[发明专利]一种基于多目标追踪框架的无人机视频中车速校正方法在审
| 申请号： | 201910872806.2 | 申请日： | 2019-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN110738690A | 公开（公告）日： | 2020-01-31 |
| 发明（设计）人： | 刘悦;练智超;郭唐仪;丁俊杰 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/277 | 分类号： | G06T7/277;G06T5/00 |
| 代理公司： | 32203 南京理工大学专利中心 | 代理人： | 薛云燕 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多目标追踪框架的无人机视频中车速校正方法。该方法为：采集无人机拍摄的视频并分拣具有俯视视角的车辆图像制作视频数据集；在数据集上重新训练深度卷积神经网络，提取深层语义特征，回归目标预测框；在实现目标检测的基础上，采用交并比IOU度量目标相似性，匹配对应的目标；结合卡尔曼滤波器构建多目标实时追踪框架；利用设计的高斯滤波器减小由算法框架在追踪车辆目标时计算的车辆速度的数据抖动和误差，从车辆轨迹中提取更加精确的车辆运动数据。本发明提高了在多目标追踪过程中提取运动目标参数的准确度，实现了运动目标的快速预测与校正。 | ||
| 搜索关键词： | 多目标 运动目标 追踪 校正 视频 卷积神经网络 卡尔曼滤波器 高斯滤波器 准确度 车辆轨迹 车辆目标 车辆图像 车辆运动 快速预测 目标检测 目标预测 实时追踪 视频数据 数据抖动 算法框架 语义特征 数据集 度量 分拣 构建 减小 车速 俯视 匹配 采集 视角 拍摄 回归 制作 | ||
【主权项】：
1.一种基于多目标追踪框架的无人机视频中车速校正方法，其特征在于，包括以下几个步骤：/n步骤1、采集无人机视频并分拣具有俯视视角的车辆图像制作视频数据集，获得第t帧图像；/n步骤2、目标检测算法YOLOv3处理第t帧图像，并为每个目标i分配唯一对应的预测框
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