基于CenterNet与深度关联矩阵的行人多目标跟踪方法
基本信息
| 申请号 | CN202011391611.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112507845B | 公开（公告）日 | 2022-06-21 |
| 申请公布号 | CN112507845B | 申请公布日 | 2022-06-21 |
| 分类号 | G06V40/20;G06V40/10;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王文靖;段志钊;张建明;王志坚 | 申请（专利权）人 | 余姚市浙江大学机器人研究中心 |
| 代理机构 | 杭州浙科专利事务所（普通合伙） | 代理人 | 吴秉中 |
| 地址 | 315400 浙江省宁波市余姚市凤山街道冶山路479号科创大厦12楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于CenterNet与深度关联矩阵的行人多目标跟踪方法，首先采用CenterNet来提取输入图片中的行人特征，并以矩形框的形式检测出行人在输入图片中的位置，然后计算每个矩形框的中心，在CenterNet网络各阶段中提取出中心对应的特征，再将提取的特征拼接构建特征关联矩阵，再采用深度亲和力网络DAN对提取的特征进行压缩与关联匹配，进而实现复杂场景下行人多目标的跟踪。本发明是一种兼具高性能与高效率的行人多目标跟踪技术，其采用检测与Id关联匹配共享特征提取网络，联合训练的创新模式，降低效率的同时保障了较高的跟踪精度。 |
