一种基于深度学习的多目标跟踪方法及系统

作者:陈震; 张弛; 张聪炫; 卢锋; 葛利跃; 陈昊; 黎明
来源:2022-01-24, 中国, CN202210079363.3.

摘要

本发明涉及一种基于深度学习的多目标跟踪方法及系统,包括:将空间金字塔模块嵌入到多尺度特征金字塔网络中,得到改进后的特征提取网络;获取目标场景中T个时刻的图像并输入至所述改进后的特征提取网络,得到T个时刻的目标位置检测结果和目标特征向量;基于t时刻的目标位置检测结果和预测结果计算交并比;根据前后两时刻的目标特征向量计算目标特征余弦相似度;根据交并比和余弦相似度筛选出多个跟踪目标物,并对同一跟踪目标物赋予同一个标签;对t+1时刻的目标特征向量进行自适应加权并更新,直至所有图像中每个跟踪目标物均赋予标签,根据标签进行多个目标跟踪。引入了空间金字塔和自适应特征更新机制,提高多目标跟踪的精准度。