申请/专利权人：广西民族大学

申请日：2023-07-13

公开（公告）日：2023-10-20

公开（公告）号：CN116912882A

主分类号：G06V40/10

分类号：G06V40/10;G06V20/40;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/74

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.11.07#实质审查的生效;2023.10.20#公开

摘要：本发明属于人工智能的多目标跟踪技术领域。一种基于头部和躯干检测的增强DeepSort单镜行人跟踪算法，该方法包括：S1.调用YOLOv5检测出每个视频帧中行人的头部框和整个身体框；S2.对检测出的头部框进行过滤筛选；S3.对检测出的身体框进行过滤筛选；S4.将S2中筛选后的头部框与S3中筛选后的身体框按照本地规则配对；S5.建立DeepSort目标跟踪模型，将成功配对后的头部框送入DeepSort目标跟踪模型中进行目标匹配、跟踪、预测与更新。本发明可有效提高人体头部与躯体特征提取的能力，解可有效降低ID互换、多人共享一个跟踪ID等误判状况出现的频次，大大提升了跟踪的准确度。

主权项：1.一种基于头部和躯干检测的增强DeepSort单镜行人跟踪算法，该方法处理的对象是在行人密集场所中固定使用单个摄像头拍摄的一段视频，在视频中多个行人会不断走动，其特征在于，对视频中的每一个视频帧进行提取，获取后续模型训练的图片数据集，并按照以下步骤操作：S1.调用YOLOv5检测出每个视频帧中行人的头部框和整个身体框；S2.对检测出的头部框进行过滤筛选；S3.对检测出的身体框进行过滤筛选；S4.将S2中筛选后的头部框与S3中筛选后的身体框按照本地规则配对；S5.建立DeepSort目标跟踪模型，将成功配对后的头部框送入DeepSort目标跟踪模型中进行特征提取、目标跟踪、数据关联、目标更新与目标丢失和删除的操作。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广西民族大学 一种基于头部和躯干检测的增强DeepSort单镜行人跟踪算法

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