【技术实现步骤摘要】
一种使用全局响应图的端到端的多目标跟踪方法
本专利技术属于计算机视觉的目标跟踪领域，具体涉及一种使用全局响应图的端到端的多目标跟踪方法。
技术介绍
目标跟踪是计算机视觉与模式识别和数字图像处理中重要的研究领域之一。所谓目标跟踪，是指使用一种图像测量和预测性的动态模型来在连续的视频帧序列上持续不断地估计一个或多个目标的状态。多目标跟踪的主要挑战是对复杂场景中具有高不确定度的多个物体进行持续且有效的建模，这种不确定度包含了目标之间的遮挡、目标与背景之间的遮挡、光照的变化、运动的模糊以及误报等等情况。在多目标跟踪算法框架中有三个关键问题需要解决：1)对多个物体的动态运动模式进行建模；2)处理目标从场景中进入或者离开的情况；3)维持目标处于遮挡以及外观或背景发生变化时跟踪结果的鲁棒性。单目标跟踪算法主要集中于解决问题1)和3)，而通常由于问题2)的原因，简单地将多个单目标跟踪器应用于多目标跟踪问题上能得到的跟踪效果不甚理想。现有技术主要围绕一种“先检测后跟踪”的技术策略来进行多目标跟踪。在这种算法框架中，目标检测的结...
【技术保护点】
1.一种使用全局响应图的端到端的多目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)表达被跟踪目标的运动特征：从数据集中选取所有被跟踪目标的运动属性，并对之进行归一化处理，将所有目标的属性特征以不同通道的形式表达到一张全局响应图；/n2)生成训练样本与步骤1)相对应的属性标签：使用基于历史状态信息的逻辑推断方法来生成训练样本实际存在状态的属性标签；/n3)目标定位：使用步骤2)所生成的训练数据，借助改进的显著性目标检测子网络来训练步骤1)中定义的全局响应图进行目标定位；/n4)预测目标位置变化：根据步骤3)所获得的全局响应图，使用基于帧间光流场的运动偏移量回归子网络来进行目标...
【技术特征摘要】
1.一种使用全局响应图的端到端的多目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)表达被跟踪目标的运动特征：从数据集中选取所有被跟踪目标的运动属性，并对之进行归一化处理，将所有目标的属性特征以不同通道的形式表达到一张全局响应图；
2)生成训练样本与步骤1)相对应的属性标签：使用基于历史状态信息的逻辑推断方法来生成训练样本实际存在状态的属性标签；
3)目标定位：使用步骤2)所生成的训练数据，借助改进的显著性目标检测子网络来训练步骤1)中定义的全局响应图进行目标定位；
4)预测目标位置变化：根据步骤3)所获得的全局响应图，使用基于帧间光流场的运动偏移量回归子网络来进行目标位置变化的预测；
5)距离度量：根据步骤3)获得的全局响应图和步骤4)获得的位置变化图，针对每个相应点，计算观测空间与状态空间的IOU距离：
其中，Area(a)和Area(b)分别指目标在观测位置和预测位置的矩形框面积；
6)轨迹连接：利用步骤5)得到的距离度量构建全局代价矩阵，然后利用匈牙利算法通过最小化代价矩阵来进行最优分配，从而得到最终的目标轨迹。
2.根据权利要求1所述的一种使用全局响应图的端到端的多目标跟踪方法，其特征在于，步骤1)的具体实现方法如下：
101)将目标的存在与否信息表达成具有高斯分布的响应值，每个响应点的值域为[0,1]；
102)将目标的位置信息表达成具有高斯分布的形式而不是检测框的形式，每个目标的高斯分布的中心点即为目标矩形框的中心点位置；
103)利用全局响应图将所有目标的存在与否和位置信息属性同时进行建模，响应图的每个通道表示目标的一种属性。
3.根据权利要求1所述的一种使用全局响应图的端到端的多目标跟踪方法，其特征在于，步骤2)是针对步骤1)构建的响应图来生成对应的训练样本标签，其具体实现方法如下：
201)将训练样本中每个被跟踪目标在每一时刻的实际存在状态表达成0/1的响应值；
202)通过观察长度为l＝10的时间窗口内历史时刻的目标状态值来推断当前时刻的响应值。
4.根据权利要求1所述的一种使用全局响应图的端到端的...
【专利技术属性】
技术研发人员：王进军，万星宇，曹佳恺，周三平，邓烨，辛晓萌，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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