基于直方图缓存法的多目标跟踪方法技术

基于直方图缓存法的多目标跟踪方法，本发明专利技术将视频输出为图像序列进行处理，先利用Mask‑RCNN算法对每帧图像中的目标进行识别，得到每帧中各目标的几何特征参数；将第一帧中的所有目标标定为不同的ID，计算每帧所有目标的RGB直方图；再计算上下帧的直方图特征向量的余弦相似度，当最大相似度超过一定阈值时，判定两个目标为同一ID，否则将目标暂定为新目标。当出现目标遮挡情况时，即一个或多个目标丢失时，将消失的目标标记为暂时丢失状态，在暂时丢失数据库中保存目标消失前在上一帧的状态；将匹配过程中出现的暂定新目标与暂时丢失数据库中目标进行相同匹配，匹配成功则复制相同ID，并删除暂时丢失数据库中的匹配目标；否则定义为新目标，赋予新的ID。

Multi-target tracking method based on histogram caching

【技术实现步骤摘要】
基于直方图缓存法的多目标跟踪方法
本专利技术涉及基于计算机视觉的多运动目标的识别及跟踪技术，具体涉及为通过Mask-RCNN算法实现单帧图像的目标识别，再运用直方图缓存方法实现对连续图像中的多运动目标的跟踪。
技术介绍
随着计算机视觉技术的发展，多目标跟踪技术在医学，交通，天文，安防等领域都有着非常重要的实用价值和广阔的发展前景，也使得它成为了计算机视觉技术的重要课题。多目标跟踪技术主要指通过计算机视觉从复杂多变的图像信息中准确识别出其中的各个运动目标，并通过特征提取，目标匹配进行多目标的跟踪。多目标跟踪技术的关键是目标识别与匹配，首先在复杂多变的环境中完成多目标的识别，然后根据目标的特征进行目标匹配，使得同一目标在图像序列中的运动被完整跟踪。在论文运动图像序列中多目标跟踪的研究与实现(张嫣,姚耀文,唐华松.运动图像序列中多目标跟踪的研究与实现[J].计算机应用研究,2002,19(1).)中，张嫣等提出了一种代价函数，采用窗口质心跟踪方法实现多目标的跟踪。该方法将对应运动目标在相邻帧上的质心间距离和包围窗口目标连通域面积变化作为目标匹配的特征，组成代价函数。但是，该方法在多个目标重本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于直方图缓存法的多目标跟踪方法，具体步骤如下：步骤1：将第k帧图像输入，利用Mask R‑CNN算法进行多目标识别，得到第k帧图像中各目标的几何特征参数，记目标矩形框左上角像素点(x,y)，矩形框的长度和宽度分别为L和W；步骤2：判断k是否等于1；若k＝1，生成初始目标ID序列，如1,2,3...；若k≠1，则执行步骤3；步骤3：依次计算k帧中所有目标i的直方图特征向量Hi，与k‑1帧中所有目标的直方图特征向量Hi‑1，然后将Hi与Hi‑1中各行向量进行余弦相似度计算；由于彩色图片由R、G、B三色通道，且每一个通道以1×256维向量表示；因此，可用1×768维向量来描述任意像素点的颜色；...

【技术特征摘要】
1.基于直方图缓存法的多目标跟踪方法，具体步骤如下：步骤1：将第k帧图像输入，利用MaskR-CNN算法进行多目标识别，得到第k帧图像中各目标的几何特征参数，记目标矩形框左上角像素点(x,y)，矩形框的长度和宽度分别为L和W；步骤2：判断k是否等于1；若k＝1，生成初始目标ID序列，如1,2,3...；若k≠1，则执行步骤3；步骤3：依次计算k帧中所有目标i的直方图特征向量Hi，与k-1帧中所有目标的直方图特征向量Hi-1，然后将Hi与Hi-1中各行向量进行余弦相似度计算；由于彩色图片由R、G、B三色通道，且每一个通道以1×256维向量表示；因此，可用1×768维向量来描述任意像素点的颜色；按照行列搜索代表目标的矩形框，用n表示矩形框内任意一个像素点出现的次数，则任意目标点矩形框的直方图特征向量以矩形的长L与宽W归一化后的特征向量Hi可表示为：Hi与Hi-1余弦相似度计算公式为：步骤4：将k帧中的每一个目标分别与k-1帧中的所有目标进行余弦相似度计算，选取计算结...

【专利技术属性】
技术研发人员：欧林林，金燕芳，禹鑫燚，来磊，朱熠琛，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33