[发明专利]一种基于深度哈希特征的行人多目标追踪方法有效
| 申请号： | 202010318731.6 | 申请日： | 2020-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN111652909B | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 练智超;邵帅;穆罕穆德阿地力 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06V40/20;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 王玮 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度哈希特征的行人多目标追踪方法。该方法为：选取行人重识别Market‑1501数据集训练残差网络ResNet50；结合行人重识别及哈希图像检索思想，将训练好的ResNet50作为基础网络模型与全连接哈希层相连接构建深度哈希网络模型；选取新的行人重识别数据集训练深度哈希网络，并使用此网络提取行人深度哈希表观特征；结合行人表观特征及与运动特征作为行人特征描述子，并在追踪过程中融合中断恢复机制以完成行人多目标追踪。本发明有效减少了行人多目标追踪过程中由于目标遮挡、目标交互产生的身份交换数量，提升了追踪精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 特征 行人 多目标 追踪 方法 | ||
【主权项】：
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