[发明专利]一种基于深度条件随机场模型的多目标跟踪方法和系统有效
| 申请号： | 201910348058.8 | 申请日： | 2019-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN110047096B | 公开（公告）日： | 2019-11-22 |
| 发明（设计）人： | 项俊;徐国寒;侯建华;张国帅;麻建;王超;蓝华 | 申请（专利权）人： | 中南民族大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246 |
| 代理公司： | 42233 武汉臻诚专利代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 宋业斌<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 430074 湖北省武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度条件随机场模型的多目标跟踪方法，包括：获取多目标跟踪数据集，对输入视频序列的所有帧中任意两个连续帧的检测响应进行数据关联，以得到轨迹片，根据得到的轨迹片集合中任意两个轨迹片之间的时间关系生成顶点，计算顶点集合中每个顶点对应的两个轨迹片之间的匹配度，根据顶点集合中任意两个顶点之间的时间关系和位置关系确定困难顶点对集合，获取得到的困难顶点对集合中每个困难顶点对的外观特征和位置信息，将该困难顶点对的外观特征和运动特征组合成困难顶点对特征向量，将每个困难顶点对特征向量输入LSTM网络。本发明能够有效体现多目标跟踪过程中真实数据的相关性，跟踪结果的准确性高。 | ||
| 搜索关键词： | 多目标跟踪 条件随机场模型 集合 顶点集合 时间关系 特征向量 外观特征 输入视频序列 跟踪结果 数据关联 运动特征 真实数据 连续帧 匹配度 数据集 响应 检测 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度条件随机场模型的多目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)获取多目标跟踪数据集，其包含输入视频序列、以及输入视频序列中每一帧的检测响应；/n(2)对输入视频序列的所有帧中任意两个连续帧的检测响应进行数据关联，以得到轨迹片，所有的轨迹片构成轨迹片集合T；/n(3)根据步骤(2)得到的轨迹片集合中任意两个轨迹片之间的时间关系生成顶点，所有的顶点构成条件随机场模型的顶点集合V；/n(4)计算步骤(3)得到的顶点集合V中每个顶点对应的两个轨迹片之间的匹配度，所有匹配度构成匹配度集合；/n(5)根据步骤(3)得到的顶点集合V中任意两个顶点之间的时间关系和位置关系确定困难顶点对，所有的困难顶点对构成困难顶点对集合；/n(6)获取步骤(5)中得到的困难顶点对集合中每个困难顶点对的外观特征和位置信息，将该困难顶点对的外观特征和运动特征组合成困难顶点对特征向量，所有的困难顶点对特征向量构成困难顶点对特征向量集合；/n(7)将步骤(6)得到的每个困难顶点对特征向量输入LSTM网络，以得到每个困难顶点对的四个轨迹片中任意两个轨迹片之间的匹配度，所有匹配度构成匹配度集合；/n(8)将步骤(4)得到的匹配度集合和步骤(7)得到的匹配度集合作为CRF模型的输入，进行全局推导，以得到顶点集合V中每个顶点中两个轨迹片之间的最优匹配度；/n(9)在步骤(8)中获得的顶点集合V中所有顶点对应的最优匹配度中，找出最优匹配度大于匹配度阈值的所有对应顶点，并将这些顶点中的轨迹片关联起来，从而得到长轨迹片；/n(10)对步骤(3)中与时间关系相关的参数进行更新，并重复上述步骤(3)至(9)，直到不能再生成长轨迹片为止。/n
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