【技术实现步骤摘要】
一种基于预检测置信度的运动目标检测前跟踪方法
本专利技术涉及一种基于预检测置信度的运动目标检测前跟踪方法，属计算机视觉
技术介绍
目标检测与跟踪技术一直是计算机视觉领域的重要课题。目前,基于视觉的运动目标检测与跟踪技术已广泛应用于视频监控、自动驾驶、行为理解等领域,并达到了良好的效果。随着神经网络与深度学习的飞速发展，目标检测与跟踪技术的得到了学界和工业界的广泛关注，相关研究层出不穷，在各大顶级期刊、会议占比巨大。另一方面，随着显卡算力的不断提高，设计复杂的神经网络结构成为可能，极大地提高了目标检测和跟踪的性能。运动目标的检测跟踪技术按照检测与跟踪的先后关系可以分为三类主要方法。第一类为基于检测的跟踪(track-by-detection，TBD),即对视频的每一帧进行目标检测，之后在时间维度上进行运动目标的关联，在每帧中的目标检测方法有背景差分法、基于特征提取的模板匹配法、深度学习方法等。第二类为跟踪前检测(DetectBeforeTrack,DBT)。这种方法一般在一个固定周期内只针对第一个视频帧进行目...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习预检测的检测前跟踪方法，设置较低的置信度门限进行预检测，逐帧进行目标检测，获得检测算法输出的目标及其置信度，以该目标的置信度为观测量，应用多帧检测前跟踪算法进行目标跟踪运算，得到最终的目标检测结果和运动轨迹。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习预检测的检测前跟踪方法，设置较低的置信度门限进行预检测，逐帧进行目标检测，获得检测算法输出的目标及其置信度，以该目标的置信度为观测量，应用多帧检测前跟踪算法进行目标跟踪运算，得到最终的目标检测结果和运动轨迹。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于采用基于动态规划的目标跟踪算法进行所述的目标跟踪运算。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于采用深度学习算法进行所述的预检测。
4.如权利要求1-3所述的方法，其特征在于忽略目标的小大，把目标看成质点，将目标的位置定义为其质心位置。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于将整帧图像划分成若干个分辨单元，定义各分辨单元的坐标，以分辨单元的坐标作为落在该分辨单元内的任何目标的坐标。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于所述分辨单元的大小依据或主要依据目标的最大运动速度确定，目标的最大运动速度为1分辨单元/帧。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于按顺序排列好当前待检测的图像，放入一个长度为L的滑动窗口进行目标预检测，得到目标的位置、类别和置信度。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于对于第i帧图像Xi中预检测到的第j个目标Oij，输出预检测结果为：
Oij＝{xij，yij，Cij，Pij}
其中
(xij，yij)为目标Oij所在的分辨单元的坐标；
Cij表示目标Oij所属的类型；
Pij表示目标Oij的置信度；
i＝1，2...L；
j＝1，2...Ni。
9....
【专利技术属性】
技术研发人员：郑文涛，林姝含，李申达，
申请(专利权)人：北京天睿空间科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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