多行人追踪方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请是关于一种多行人追踪方法、装置、电子设备以及存储介质，通过SSD目标检测算法对图像进行检测，得到图像中所有行人的信息；将所有行人的信息保留在一待匹配行人信息池中；根据一行人历史信息池，通过卡尔曼滤波器预测下一帧行人的信息，得到一行人预测信息池；通过一代价匹配矩阵判断待匹配行人信息池中的第i个候选人与行人预测信息池中的第j个预测的候选人是否匹配，以此使得本申请采用了基于行人空间位置预测的卡尔曼滤波建模方法，摒弃了现有技术采用基于方框移动的2d建模方法，使得本申请的多行人追踪方法更符合行人在空间中移动的实际情况，避免行人跟丢的现象。

【技术实现步骤摘要】
多行人追踪方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种多行人追踪方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
多目标追踪是一种建立起视频目标前后帧关联的技术，记录目标的历史轨迹，并预测出未来可能的趋势。通常，多目标追踪算法利用卡尔曼滤波的方式预测将来下一帧的目标可能出现的位置，在前后关联匹配时，计算各个目标的相似度，最终建立起数据关联。在机器人行业，多目标追踪也有广泛的运用。智能机器人在室内环境下移动时，遇到行人等移动目标时，机器人需要预测出行人的运动趋势，这就要求机器人能够对相机画面前后帧建立关联，记录移动目标的运动轨迹。但是在多目标追踪技术实际运用时，由于机器人特殊的视角，在近处行人移动时，此时相机捕获的行人画面变化很大，存在跟丢的现象。
技术实现思路
为克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种多行人追踪方法、装置、电子设备及存储介质，旨在提供一种多行人追踪方法，可以实现机器人检测系统进行多行人的目标跟踪，建立前后图片序列的行人匹配关系，为后续行人轨迹预测提供底层算法支撑；同时一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多行人追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，读取一机器人的摄像装置捕获的图像；/n步骤2，通过SSD目标检测算法对所述图像进行检测，得到图像中所有行人的信息；/n步骤3，将所有行人的信息保留在一待匹配行人信息池中；/n步骤4，根据一行人历史信息池，通过卡尔曼滤波器预测下一帧行人的信息，得到一行人预测信息池；/n步骤5，通过一代价匹配矩阵判断所述待匹配行人信息池中的第i个候选人与所述行人预测信息池中的第j个预测的候选人是否匹配。/n

【技术特征摘要】
1.一种多行人追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，读取一机器人的摄像装置捕获的图像；
步骤2，通过SSD目标检测算法对所述图像进行检测，得到图像中所有行人的信息；
步骤3，将所有行人的信息保留在一待匹配行人信息池中；
步骤4，根据一行人历史信息池，通过卡尔曼滤波器预测下一帧行人的信息，得到一行人预测信息池；
步骤5，通过一代价匹配矩阵判断所述待匹配行人信息池中的第i个候选人与所述行人预测信息池中的第j个预测的候选人是否匹配。


2.根据权利要求1所述的多行人追踪方法，其特征在于，在步骤5之后还包括：当所述待匹配行人信息池中的第i个候选人与所述行人预测信息池中的第j个预测的候选人匹配时，将候选人的信息放入所述行人历史信息池中，并更新所述行人历史信息池的参数。


3.根据权利要求2所述的多行人追踪方法，其特征在于，所述行人的信息包括行人的方框(u1,v1,u1,u2)，以及行人的特征向量f，其中行人的方框尺寸为s，行人的方框比例为r，(s,r)的函数为：





4.根据权利要求3所述的多行人追踪方法，其特征在于，在步骤2之后还包括：
根据所述摄像装置的内外参数及所述摄像装置的高度，通过空间估计算法得到行人在空间中的相对坐标(x,y)；
根据所述机器人在空间中的定位坐标，将行人在空间中的相对坐标(x,y)转化成行人在空间中的绝对坐标(X,Y)，得到行人的空间位置。


5.根据权利要求4所述的多行人追踪方法，其特征在于，根据一行人历史信息池，通过卡尔曼滤波器预测下一帧行人的信息，得到一行人预测信息池具体包括：
根据一行人历史信息池，通过卡尔曼滤波器预测下一帧行人的信息，得到行人信息模块I(X,Y,s,r,vx,vy,vs,vr)；
根据状态转移矩阵F以及所述行人信息模块I(X,Y,s,r,vx,vy,vs,vr)，得到预测的下一帧行人的信息状态Ipre，其中Ipre＝F*I。


6.根据权利要求2所述的多行人追踪方法，其特征在于，在步骤5之前还包括：
根据所述待匹配行人信息池中的第i个候选人与所述行人预测信息池中的第j个预测的候选人的相似度，得到一相似度代价；...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦豪，赵明，
申请(专利权)人：上海有个机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31