一种车载红外热成像目标预测追踪识别系统技术方案

本发明专利技术公开了一种车载红外热成像目标预测追踪识别系统，包括热成像数据模块，所述热成像数据模块的输出端电性连接有目标检测模块、目标追踪模块和目标估计模块。本发明专利技术采用基于CNN的YOLOv3深度学习框架作为目标检测器，利用时间维度信息增加运动预测模块，并增加基于DCF算法的快速追踪模块，结合卡尔曼滤波进行精确计算，目标识别定位精度更高，对同一目标能提供持续的追踪检测结果；目标不易丢失，增强鲁棒性，对于有部分遮挡的目标也能很好识别、跟踪和定位，提升行车过程中部分难以识别的危险目标的识别率。

【技术实现步骤摘要】
一种车载红外热成像目标预测追踪识别系统
本专利技术属于车载红外热成像
，具体是一种车载红外热成像目标预测追踪识别系统。
技术介绍
目标检测算法可对视频进行目标检测，目标检测模块通过给定的硬件资源运算后给出目标检测结果，检测现有技术方案通过目标检测算法模块获得该帧的目标检测结果输出，在目前的车载系统中，因角度、姿态及阈值设置的原因，对于同一目标，检测算法在阈值较高的情况下难以持续检测，在阈值较低时又会将不少背景识别成目标，目标检测算法没有结合目标轨迹信息，目标被部分遮挡后，较难被检测器检测到，不能提供目标追踪匹配结果，造成目标检测视频输出不流畅。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种车载红外热成像目标预测追踪识别系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种车载红外热成像目标预测追踪识别系统，包括热成像数据模块，所述热成像数据模块的输出端电性连接有目标检测模块、目标追踪模块和目标估计模块。作为本专利技术的进一步方案：所述目标检测模块的目标检测框架采用Y本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车载红外热成像目标预测追踪识别系统，包括热成像数据模块，其特征在于，所述热成像数据模块的输出端电性连接有目标检测模块、目标追踪模块和目标估计模块。/n

【技术特征摘要】
1.一种车载红外热成像目标预测追踪识别系统，包括热成像数据模块，其特征在于，所述热成像数据模块的输出端电性连接有目标检测模块、目标追踪模块和目标估计模块。


2.根据权利要求1所述的一种车载红外热成像目标预测追踪识别系统，其特征在于，所述目标检测模块的目标检测框架采用YOLOv3，目标检测模块的网络主结构为darknet-53，目标追踪模块利用高实时性相关滤波DCF算法进行目标追踪。


3.根据权利要求1所述的一种车载红外热成像目标预测追踪识别系统，其特征在于，操作步骤如下：
S1.当前帧数据都同时输入目标检测模块，运动估计模块和目标追踪模块，分别获得目标检测、目标估计、目标追踪的结果；
a.目标检测：
(1)采用YOLOv3为目标检测框架；
(2)darknet-53为网络主结构；
(3)将上采样后的concat替换为element-wiseadd；
(4)输出目标检测位置，大小，类别；
b.目标追踪：利用高实时性相关滤波DCF算法进行目标追踪；
(1)提取HOG特征；
(2)线性核函数；
(3)输出追...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁剑，谢伟，
申请(专利权)人：珠海市极太人工智能有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44