申请/专利权人:深圳云天励飞技术有限公司
申请日:2019-09-27
公开(公告)日:2020-11-24
公开(公告)号:CN110838133B
主分类号:G06T7/246(20170101)
分类号:G06T7/246(20170101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)
优先权:
专利状态码:有效-授权
法律状态:2020.11.24#授权;2020.03.20#实质审查的生效;2020.02.25#公开
摘要:本申请公开了一种多目标跟踪方法及相关设备,应用于电子设备,方法包括:在同一目标视频文件中获取包括N个跟踪目标的第一图像和第二图像,并获取第一图像的N个第一跟踪框,第一图像为第二图像的前预设帧图像,N个第一跟踪框用于框选第一图像中的N个跟踪目标;将第一图像与第二图像进行叠加合成,得到目标图像;将目标图像输入沙漏网络模型进行特征提取,输出目标特征图;将目标特征图输入到预测网络,以输出热力图、宽高数值集、细微偏差数值集和特征向量集;基于热力图、宽高数值集、细微偏差数值集、特征向量集和N个第一跟踪框,确定N个第二跟踪框,N个第二跟踪框用于框选第二图像中的N个跟踪目标。采用本申请实施例可提高跟踪精确度。
主权项:1.一种多目标跟踪方法,其特征在于,应用于电子设备,所述方法包括:在同一目标视频文件中获取第一图像和第二图像,并获取所述第一图像的N个第一跟踪框,其中,所述第一图像为所述第二图像的前预设帧图像,所述第一图像和所述第二图像均包括N个跟踪目标,所述N个第一跟踪框用于框选所述第一图像中的所述N个跟踪目标,所述N为大于1的整数;将所述第一图像与所述第二图像进行叠加合成,得到目标图像;将所述目标图像输入沙漏网络模型进行特征提取,输出目标特征图;将所述目标特征图输入到预测网络,以输出热力图、宽高数值集、细微偏差数值集和特征向量集;基于所述热力图、所述宽高数值集、所述细微偏差数值集、所述特征向量集和所述N个第一跟踪框,确定N个第二跟踪框,所述N个第二跟踪框用于框选所述第二图像中的所述N个跟踪目标;其中,所述宽高数值集包括宽度与宽度差的平方的对应关系和高度与高度差的平方的对应关系,所述细微偏差数值集包括坐标值与偏移量的对应关系,所述特征向量集包括所述N个第二跟踪框的第二中心点的特征向量;其中,所述预测网络包括热力图分支、宽高分支和、细微偏差分支和特征向量分支;所述将所述目标特征图输入到预测网络,以输出热力图、宽高数值集、细微偏差数值集和特征向量集,包括:将所述目标特征图输入到所述热力图分支,以输出热力图,以及将所述目标特征图输入到所述宽高分支,以输出宽高数值集,以及将所述目标特征图输入到所述细微偏差分支,以输出细微偏差数值集;将所述热力图和所述细微偏差数值集输入特征向量分支,以输出特征向量集。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 深圳云天励飞技术有限公司 多目标跟踪方法及相关设备
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。