【技术实现步骤摘要】
一种基于多目标跟踪的半自动化视频标注方法
本专利技术属于计算机视觉图像领域，涉及目标跟踪技术以及一种基于多目标跟踪的半自动化视频标注方法。
技术介绍
随着多媒体技术、计算机技术的迅速发展，视频信息成为一种重要的信息资源，如何在视频中快速而又规范化的标注出所需的信息成为一种关键的问题。目前，视频标注可以服务于在计算机视觉方面的深度学习制作数据集使用，也可以为视频信息提取方面的研究提供便利。现有的图像或视频标注工具如Labelme、LabelImg、Yolo_Mark、Sloth、VoTT等，采用的标注形式为人工逐帧标注，这种形式不仅需要耗费大量人工与时间，还无法保证较高的准确度和规范化。人工标注的方式存在着多种问题，例如对于标注内容的错误标注、标注信息不完整、标注形式不规范等，这使得目前需要一种更加便捷更加准确的方法来改进现在的常用标注方式。由于视频内容具有连续的性质，标注内容在视频中也体现出了一定的连续性，目标跟踪算法对保持连续运动的目标进行跟踪，确定目标的整体运动路线，获取目标在每一帧时的对应位置。将目标标注与目标...
【技术保护点】
1.一种基于多目标跟踪的半自动化视频标注方法，其特征在于，在视频标注系统中，添加KCF目标跟踪算法，将指定的跟踪目标送入目标跟踪算法中，利用算法的跟踪效果，对后续图像进行目标跟踪，对目标跟踪结果进行反馈，即将目标跟踪结果反馈到目标模型中更新目标特征，同时将跟踪结果与对应的目标信息进行标注，最终将结果进行保存。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于多目标跟踪的半自动化视频标注方法，其特征在于，在视频标注系统中，添加KCF目标跟踪算法，将指定的跟踪目标送入目标跟踪算法中，利用算法的跟踪效果，对后续图像进行目标跟踪，对目标跟踪结果进行反馈，即将目标跟踪结果反馈到目标模型中更新目标特征，同时将跟踪结果与对应的目标信息进行标注，最终将结果进行保存。
2.根据权利要求1所述一种基于多目标跟踪的半自动化视频标注方法，其特征在于,具体按照以下过程实施：
步骤1：对视频进行预处理，采用open-cv库进行视频图像的截取，根据实际需求或清晰度定义截取间隔，默认是逐帧截取图像，将截取到的图像保存到指定目录下，方便后续步骤使用。
步骤2：当视频内容处理结束以后，打开首张图像，在首张图像上对指定目标进行标注并添加标注信息；在标注的同时，为指定目标提供了标注信息，至此首图像的处理工作全部完成。
步骤3：在完成步骤2的基础上，目标跟踪算法获得了指定目标信息，通过对框选的指定目标框进行特征提取，尺度变换以及对尺度变换下...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙钦东，刘智航，张峰瑞，何少鹏，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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