[发明专利]一种基于深度学习的无人机多目标车辆跟踪方法在审
| 申请号： | 202210239818.3 | 申请日： | 2022-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN114612776A | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 朱迪;袁正谦 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/25;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的无人机多目标车辆跟踪方法，把深度特征融合网络引入联合模型，在小步长下采样率的网络结构中提取目标的特征图，减小量化误差并且在应用于小目标的俯瞰场景时引入了OrientedR‑CNN方法进行车辆方向的检测。在网络上采样过程中引入最新的可变卷积，提高对不同尺寸目标的适应能力。以多个头部的方式并行实现目标检测和学习Re‑ID特征。在内部轨迹关联上，以交并比(IOU)匹配的方式，将车辆的Re‑ID特征指定给对应车辆轨迹，预测串联轨迹在当前视频帧中的位置以完成跟踪。算法有效改善了模型使用基于Anchor的骨干网络学习Re‑ID特征不佳而导致的ID切换、检测失效问题，提高了车辆多目标跟踪算法的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 无人机 多目标 车辆 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
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