[发明专利]基于深度特征流的目标跟踪方法、系统、终端及介质有效
| 申请号： | 201711439352.7 | 申请日： | 2017-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN108242062B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 吴子章;王凡;唐锐 | 申请（专利权）人： | 北京纵目安驰智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人： | 徐秋平 |
| 地址： | 102200 北京市昌平区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度特征流的目标跟踪方法、系统、终端及介质，由视觉传感器捕获连续的视频帧序列，从视频帧序列中获得当前帧图像；检测移动物体，并确定至少一个包含该移动物体的关键帧、建立当前帧图和关键帧图像中对应的特征之间的映射关系并得到光流估计矢量图；分别过滤关键帧图像中的静止物体得到关于移动物体的运行特征提取网络提取特征图；将关键帧移动物体特征传播到当前帧上。本发明采用深度特征流处理图像速度快，对于视频分割、识别任务无影响，使用端到端的方式进行映射可以提高精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 特征 目标 跟踪 方法 系统 终端 介质 | ||
【主权项】：
1.基于深度特征流的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S01：由视觉传感器捕获连续的视频帧序列，从视频帧序列中获得当前帧图像；S02：检测移动物体，并从当前帧图像时间节点之前的视频帧序列中确定至少一个包含该移动物体的关键帧；从当前帧图像时间节点之后的视频帧序列中确定至少一个包含该物体的关键帧；S03：分别建立当前帧图和关键帧图像中对应的特征之间的映射关系，分别得到光流估计矢量图；S04：分别过滤关键帧图像中的静止物体得到关于移动物体的运行特征提取网络提取特征图；S05：将当前帧图像时间节点之前的关键帧获取的运行特征提取网络提取特征图与当前帧图像时间节点之前的关键帧图像得到光流估计矢量图通过特征传播整合在一起，得到第一特征融合图像；将当前帧图像时间节点之后的关键帧获取的运行特征提取网络提取特征图与当前指针图像节点之后的关键帧图像得到光流估计矢量图通过特征传播整合在一起，得到第二特征融合图像；将第一特征融合图像和第二特征融合图像进行特征聚合，得到特征聚合图；S06：在特征聚合图上运行任务网络，得到当前帧图像上标注出移动物体目标候选区框的输出结果。
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