一种在线多目标跟踪方法、系统及应用

发明专利有效专利

申请号：
CN202010642053.9
IPC分类号：G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/246;G06T7/277;G06K9/62
申请日期：
2020-07-06
申请人：
西安电子科技大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种在线多目标跟踪方法、系统及应用
申请号	CN202010642053.9	申请日期	2020-07-06
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-11-27	公开/公告号	CN112001225A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;T;7;/;2;4;6;;;G;0;6;T;7;/;2;7;7;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	西安电子科技大学	申请人地址	陕西省西安市太白南路2号西安电子科技大学变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安电子科技大学	当前权利人	西安电子科技大学
发明人	李洁;王飞;陈威;续拓;刘学文;张翔宇;焦群翔
代理机构	西安长和专利代理有限公司	代理人	何畏

摘要

本发明属于计算机视觉与深度学习技术领域，公开了一种在线多目标跟踪方法、系统及应用，将视频当前帧图像输入到卷积神经网络中；在卷积神经网络中卷积后，对不同目标在不同通道特征图上的特征进行提取；融合所提取到的特征为一个特征矩阵；将视频下一帧图像输入，重复上述步骤得到该帧的特征矩阵；将当前帧的特征矩阵与之前得到的前n(1≤n≤30)帧特征矩阵进行数据关联操作；将数据关联操作后的结果利用改进后的匈牙利算法实现目标之间的正确跟踪，实现多目标跟踪方法。根据实验结果，本发明的在线多目标跟踪方法有效提高了跟踪准确度，且在复杂场景下也有很好的鲁棒性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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