一种基于距离的多相机多目标匹配方法组成比例

本发明专利技术属于多相机目标匹配技术领域，涉及一种基于距离的多相机多目标匹配方法。在多相机对目标进行匹配时，本发明专利技术提供了一种基于距离的具有改进的匹配逻辑的多目标匹配算法。每M帧做一次匹配，若和上次匹配的结果相同，匹配次数+1，匹配次数达到N，更新ID；匹配次数大于L*N，这个目标已经是稳定匹配的目标了，之后可以不再进行匹配。若和上次的匹配结果不同，匹配次数设为1。本发明专利技术降低了因行人遮挡等原因造成误匹配的影响，能够提高目标匹配的效率，更符合工程应用需求。

A distance-based multi-camera multi-target matching method

【技术实现步骤摘要】
一种基于距离的多相机多目标匹配方法
本专利技术属于多相机目标匹配
，涉及一种基于距离的多相机多目标匹配方法。
技术介绍
目标检测，多目标跟踪与多相机多目标的匹配研究是近年来的一大热点。目标检测在日常生活中应用十分广泛。一般可以检测所需要的目标的位置及类别。目标检测传统的方法发展时间长，但发展的速度慢，到后期想依靠手工选取的特征来提高精度已逐渐不可行。之后随着深度学习方法的提出，基于深度学习的目标检测的方法越来越多，常见的有YOLO、RCNN、SSD、RetinaNet等。RCNN是muti-stage方法，检测精度低，检测速度慢。RCNN延伸出来的方法FastR-CNN和FasterR-CNN是two-stage方法，检测精度较高，检测速度较慢。YOLO、SSD、RetinaNet是one-stage的方法，检测精度较高而且检测速度较快。RCNN系列的方法需要先生成候选框，而YOLO、SSD、RetinaNet不需要。一般来说，工程应用要讲究实时性，较多采用one-stage的YOLO、SSD等方法。而如果更在意性能指标，可以采用two-stage的方法。YOLO的设计是以实时本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于距离的多相机多目标匹配方法，其特征在于，对多个相机获取的多帧目标检测结果，每隔M帧数做一次匹配，连续匹配N次再更新目标的标号，当连续匹配超过L*N次，标号保持不变，该目标不再进行匹配，L为预设的阈值。

【技术特征摘要】
1.一种基于距离的多相机多目标匹配方法，其特征在于，对多个相机获取的多帧目标检测结果，每隔M帧数做一次匹配，连续匹配N次再更新目标的标号，当连续匹配超过L*N次，标号保持不变，该目标不再进行匹配，L为预设的阈值。2.根据权利要求1所述的一种基于距离的多相机多目标匹配方法，其特征在于，具体步骤为：S1：初始化匹配频率M，控制标号更新的阈值N，决定匹配是否稳定的阈值L；S2：获取两个相机A和B所得的多帧目标检测的结果；S3：判断当前帧是否是第一帧；是，则执行S5；否，则执行S4；S4：判断当前帧是否与上一次进行匹配的帧相隔了M帧；是，则执行S5；否，则执行S6；S5：判断两个相机的目标检测结果是否已有标号；是，则执行S7；否，则执行S8；S6：进入下一帧，执行S4；S7：检测目标使用上一帧的标号；执行S9；S8：检测目标分配新的标号；S9:利用KM匹配算法对两个相机中的目标进行基于距离的...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱策，徐榕键，孟令同，曾彪，詹志宇，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51