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申请/专利权人：杭州图科智能信息科技有限公司
申请日：2023-12-08
公开（公告）日：2024-04-26
公开（公告）号：CN117935104A
主分类号：G06V20/40
分类号：G06V20/40;G06V10/74;G06V10/80;G06F17/16;G06T7/277
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.24#实质审查的生效;2024.04.26#公开
摘要：本发明涉及多目标跟踪技术领域，提供一种基于分解式数据关联的在线多目标跟踪方法和系统，本发明通过一系列无需学习的模块检测去混淆模块、轨迹去混淆模块和关联去混淆模块将整体关联问题细分为多个子问题，包括单条轨迹与多个检测框的关联、多条轨迹与单个检测框的关联以及多条轨迹与多个检测框之间的关联，可以更充分地考虑子问题，尽量避免错误的关联分配，并针对每个子问题使用外观线索有针对性地处理易混淆的分配，显著减少了身份切换和分配错误等混淆情况，可以有效改善多目标跟踪的准确性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于分解式数据关联的在线多目标跟踪方法，其特征在于，包括：1利用目标检测器获取视频帧的检测结果，检测结果包括各个检测框的位置、宽高和置信度，其中视频帧包括第一帧和除第一帧的后续帧；2利用检测结果对第一帧进行初始化轨迹；3利用遮挡感知的非极大值抑制算法对将后续帧的检测结果分为可靠检测框和不可靠检测框；4采用分解式数据关联方法将轨迹与可靠检测框进行匹配，以及将未关联的可靠检测框初始化为新轨迹；5利用匈牙利匹配算法将未关联的轨迹与不可靠检测框进行关联；6融合步骤4和步骤5的关联结果获得跟踪结果，并更新轨迹信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州图科智能信息科技有限公司 一种基于分解式数据关联的在线多目标跟踪方法和系统
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