一种商业场所跨摄像头行人轨迹跟踪方法技术

一种商业场所跨摄像头行人轨迹跟踪方法，包括以下步骤：(1)、目标检测；(2)目标特征提取；(3)、级联匹配。本发明专利技术的商业场所跨摄像头行人轨迹跟踪方法，充分利用GPU并行计算特点，组织适当的数据结构，有效提高了计算速度；充分利用特定场景的先验信息，制定合理的增删ID方案，有效提高了目标检测准确率；有效的将判别模型和生成模型统一到一个框架内，实现两种方法的优势互补，提高多目标跟踪准确率。

A cross camera pedestrian tracking method in business places

【技术实现步骤摘要】
一种商业场所跨摄像头行人轨迹跟踪方法
本专利技术涉及视频分析目标跟踪

技术介绍
现阶段对于商业场所如(商场，游乐场)对行人进行轨迹跟踪方法包括以下两种：1)基于生成模型的跟踪方法，包括相关滤波和kalman滤波方法，该方法通过前一帧行人位置预测下一帧该人出现的位置，从而实现将前后两帧行人匹配起来，完成多目标跟踪。2)基于判别模型的跟踪方法，用特征提取方法将前后两帧行人局部区域图像特征提取，然后基于特征相似度进行匹配，完成多目标跟踪。以上方法各有优劣，整体上各自的问题是：1)基于生成模型的目标跟踪方法的前提假设是前后两帧，目标位移不会太大。因此当目标速度较快，或者出现遮挡的情况时跟踪容易出现跳变；2)基于判别模型的目标跟踪对遮挡和快速运动物体有一定鲁棒性，但是当目标形态出现较大变化时候容易出现目标丢失，比如当行人脱衣服情况下会导致目标丢失；上述方法在商业场所等限定场景下，会出现多目标跟踪轨迹断裂和错链的问题，从而影响了跟踪准确率。
技术实现思路
为了解决在限定场景下多目标跟踪轨迹断裂和错链的问题，本专利技术提供了一种商业场所跨摄像头行人轨迹跟踪方法。本专利技术为实现上述目的所采用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种商业场所跨摄像头行人轨迹跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)、目标检测：在一个限定场景部署N个摄像头，与服务器连接，在T时刻服务器获取来自(Cam1,Cam2,…Camn)摄像头的图像(Image1,Image2,…Imagen)，a)将来自不同摄像头的图像组成一个batch；b)将一个batch的图像输入到目标检测神经网络中，得到图像中目标的检测框box用一个四维数组表示[X,Y,W,H]，其中：X为矩形检测框左上角横坐标，Y为矩形检测框左上角纵坐标，W为矩形检测框宽度，H为矩形检测框高度；c)由于要实现跨摄像头目标跟踪，且数据源来自不同的图像，因此需要引入额外信息CamId，...

【技术特征摘要】
1.一种商业场所跨摄像头行人轨迹跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)、目标检测：在一个限定场景部署N个摄像头，与服务器连接，在T时刻服务器获取来自(Cam1,Cam2,…Camn)摄像头的图像(Image1,Image2,…Imagen)，a)将来自不同摄像头的图像组成一个batch；b)将一个batch的图像输入到目标检测神经网络中，得到图像中目标的检测框box用一个四维数组表示[X,Y,W,H]，其中：X为矩形检测框左上角横坐标，Y为矩形检测框左上角纵坐标，W为矩形检测框宽度，H为矩形检测框高度；c)由于要实现跨摄像头目标跟踪，且数据源来自不同的图像，因此需要引入额外信息CamId，最终输出信息如下box＝[X,Y,W,H,CamId]；(2)目标特征提取：经过目标检测阶段可以得到t时刻的目标检测框利用这些目标检测框和Kalman预测算法和行人重识别算法进行如下计算：a)以作为状态向量，利用滤波器预测下一帧目标检测框位置,其中：x为矩形检测框左上角横坐标，y为矩形检测框左上角纵坐标，w为矩形检测框宽度，h为矩形检测框高度，为矩形检测框左上角横坐标的一阶导数，为矩形检测框左上角纵坐标的一阶导数；为矩形检测框宽度的一阶导数，为矩形检测框高度的一阶导数。b)根据目标检测所得到的检测框在原图上进行裁剪，并统一resize到固定尺寸，将裁剪所得图像以固定张数的图为一个batch存储，不足用零元素补齐。c)将裁剪所得图像以batch方式输入到神经网络中，得到t时刻每个行人的特征向量ft＝[ft1,ft2,…ftn]；(3)、级联匹配：将固定出入口的先验条件引入来增删行人ID，a)在t时刻通过跟踪器预测得到的t+1时刻目标框估计值b)根...

【专利技术属性】
技术研发人员：张吉昌，马壮，董波，
申请(专利权)人：易诚高科大连科技有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁,21