一种特定场景下的目标跟踪方法技术

本发明专利技术公开了一种特定场景下的目标跟踪方法，将跟踪算法应用于人员相对固定的场景中，对场景中的参与者如学生、教师、参会人员、培训人员进行实时跟踪，以获取目标的状态，提高准确度与精确度，辅助使用者，为使用者提供有用信息，并帮助其掌握参与者的状态，从而营造一个积极良好的课堂或会议氛围，提高参与者的效率等目标。

【技术实现步骤摘要】
一种特定场景下的目标跟踪方法
本专利技术属于多目标识别与跟踪
，具体涉及一种特定场景下的目标跟踪方法。
技术介绍
近年来随着人工智能、计算机视觉和图像处理技术的飞速发展，在各个场景、领域下得到了广泛应用，并发挥着重要的作用，逐渐成为人类生活的一部分。而目标检测与跟踪技术，在各个领域中也有着巨大的研究意义与实用价值。跟踪算法可以分为单目标跟踪与多目标跟踪两个领域，相比单目标跟踪而言，多目标跟踪有着更广大的应用需求与场景，同时也伴随着更多的挑战与困难。目前目标跟踪技术已经发展到了一定阶段，在一些数据集上可以满足较为复杂的运动与实时性的需求。但大多数多目标跟踪算法在复杂的现实环境下的性能并不理想。多目标跟踪算法的应用也还没有得到广泛的推广，一方面是因为，学术研究上的通用跟踪算法，很难应用与某个特定的现实场景，这是由现实世界中场景的丰富性与物体运动的复杂性决定的，比如课堂、会议、培训等场景，这种场景下参与者往往相对固定、人流量很少、运动轨迹不复杂。另一方面是要求性能准确的同时，无法达到实时性的要求。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服以上存在的技术问题，提供一种跟踪方法应用于以教学课堂本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种特定场景下的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：调取实时摄像头或加载一段本地视频；S2：对所述步骤S1中调取摄像头或加载的视频关键帧或每一帧进行头部检测；S3：使用孪生网络提取所述步骤S2检测结果的特征构成稳健的跟踪器；S4：使用卡尔曼滤波预测跟踪器的运动状态特征；S5：将检测出来的结果与所述跟踪器匹配，进行数据关联；S6：划分所述跟踪器的状态；S7：更新所述跟踪器，完成目标跟踪。

【技术特征摘要】
1.一种特定场景下的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：调取实时摄像头或加载一段本地视频；S2：对所述步骤S1中调取摄像头或加载的视频关键帧或每一帧进行头部检测；S3：使用孪生网络提取所述步骤S2检测结果的特征构成稳健的跟踪器；S4：使用卡尔曼滤波预测跟踪器的运动状态特征；S5：将检测出来的结果与所述跟踪器匹配，进行数据关联；S6：划分所述跟踪器的状态；S7：更新所述跟踪器，完成目标跟踪。2.根据权利要求1所述的特定场景下的目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤S2头部检测采用基于深度神经网络的目标检测算法。3.根据权利要求1所述的特定场景下的目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤S3进行数据关联的具体方法为：首先，采用所述孪生网络提取128维特征，来计算检测结果与跟踪器之间...

【专利技术属性】
技术研发人员：张文铸，马维亮，杜远超，
申请(专利权)人：北京清帆科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11