[发明专利]一种基于分层网络流图的多目标跟踪方法有效
| 申请号： | 201610382781.4 | 申请日： | 2016-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN106067179B | 公开（公告）日： | 2019-07-09 |
| 发明（设计）人： | 胡海峰;潘瑜;曹向前;胡伟鹏 | 申请（专利权）人： | 广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院;中山大学 |
| 主分类号： | G06T7/20 | 分类号： | G06T7/20 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 528300 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于分层网络流图的多目标跟踪方法，该方法通过分层的网络流图模型，充分利用了轨迹的整体特征信息，将整个视频等分成若干个时间段作为第一层，在每个时间段建立网络流图，计算相邻目标间的关联值，用K条最短路径优化算法计算各时间内目标间的匹配关系，再逐步合并相邻的视频段形成新的一层，得到多目标跟踪的结果，减少了计算时间，提高了目标跟踪准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分层 网络 多目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于分层网络流图的多目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采用DPM算法在视频的每帧中检测出运动目标，并保留每个运动目标的检测准确率；S2：将整个视频等分成若干个时间段作为第一层，在每个时间段建立网络流图，构建分层的网络流图模型；S3：计算第一层各时间段的网络流图中相邻目标的关联值，通过K条最短路径优化算法计算各关联值得到时间段内的匹配关系，确定当前层各目标的运动轨迹；S4：将固定数量的相邻时间段合并得到若干个较长时间段，形成新的一层，计算当前层各时间段网络流图中相邻轨迹的关联值；S5：在当前层各时间段内用K条最短路径优化算法计算各关联值，确定合并后的时间段中各目标的运动轨迹，重复S4、S5直至确定整个视频的运动轨迹。
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