目标关联方法、计算机设备和存储介质技术

本申请适用于计算机技术领域，提供了一种目标关联方法、计算机设备和存储介质。该方法包括：对视频数据中的第i帧图像进行目标检测，得到所述第i帧图像的目标检测信息；其中，所述视频数据包括N个帧图像，所述N≥2，2≤i≤N；获取所述视频数据中第i‑1帧图像的目标检测信息，并根据所述第i‑1帧图像的目标检测信息，获得所述第i‑1帧图像中各目标在第i帧图像的预测信息；若所述第i帧图像的目标检测信息和所述第i‑1帧图像的预测信息匹配成功，确定所述第i帧图像的目标关联结果。该方法结合第i‑1帧图像的预测信息对第i帧图像进行目标关联，可有效解决多目标数据的关联问题。

【技术实现步骤摘要】
目标关联方法、计算机设备和存储介质
本申请属于计算机
，尤其涉及一种目标关联方法、计算机设备和存储介质。
技术介绍
在现代化战争的作战方式中，以信息融合为代表的新技术的发展及其在军事领域上的应用正占据着重要的位置。在复杂的现代作战环境下，单一的传感器无法提供全面、可靠且实时的战场态势信息，而通过信息融合技术将多个传感器的信息进行融合处理，便可以得到全面的战场态势。目标数据关联作为信息融合技术的关键过程，对信息融合效果的优劣起着关键性的作用。随着计算机技术的发展，人们对目标数据关联的问题进行了大量的研究。例如对一段视频数据，若将视频数据每一帧图像中存在的目标进行关联，则对后续的目标跟踪、目标分析等工作具有一定的指导作用。因此，如何实现多目标数据的关联成为本领域研究人员持续关注的问题。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种目标关联方法、计算机设备和存储介质，可以有效解决多目标数据的关联问题。第一方面，本申请实施例提供了一种目标关联方法，包括：对视频数据中的第i帧图像进行目标检测，得到所述第i帧图像的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标关联方法，其特征在于，包括：/n对视频数据中的第i帧图像进行目标检测，得到所述第i帧图像的目标检测信息；其中，所述视频数据包括N个帧图像，所述N≥2，2≤i≤N；/n获取所述视频数据中第i-1帧图像的目标检测信息，并根据所述第i-1帧图像的目标检测信息，获得所述第i-1帧图像中各目标在第i帧图像的预测信息；/n若所述第i帧图像的目标检测信息和所述第i-1帧图像的预测信息匹配成功，确定所述第i帧图像的目标关联结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种目标关联方法，其特征在于，包括：
对视频数据中的第i帧图像进行目标检测，得到所述第i帧图像的目标检测信息；其中，所述视频数据包括N个帧图像，所述N≥2，2≤i≤N；
获取所述视频数据中第i-1帧图像的目标检测信息，并根据所述第i-1帧图像的目标检测信息，获得所述第i-1帧图像中各目标在第i帧图像的预测信息；
若所述第i帧图像的目标检测信息和所述第i-1帧图像的预测信息匹配成功，确定所述第i帧图像的目标关联结果。


2.如权利要求1所述的目标关联方法，其特征在于，所述第i帧图像的目标检测信息包括所述第i帧图像中各目标的位置信息和尺寸信息，所述第i-1帧图像的预测信息包括所述第i-1帧图像中各目标在第i帧图像中的预测位置信息和预测尺寸信息。


3.如权利要求2所述的目标关联方法，其特征在于，所述若所述第i帧图像的目标检测信息和所述第i-1帧图像的预测信息匹配成功，确定所述第i帧图像的目标关联结果，包括：
根据所述位置信息和尺寸信息，确定所述第i帧图像中目标的边界框信息；
根据所述预测位置信息和预测尺寸信息，确定所述第i-1帧图像中目标在第i帧图像中的边界框预测信息；
若所述第i帧图像中目标的边界框信息和所述第i-1帧图像中目标在第i帧图像中的边界框预测信息匹配成功，确定所述第i帧图像的目标关联结果。


4.如权利要求3所述的目标关联方法，其特征在于，所述若所述第i帧图像中目标的边界框信息和所述第i-1帧图像中目标在第i帧图像中的边界框预测信息匹配成功，确定所述第i帧图像的目标关联结果，包括：
根据所述第i帧图像中目标的边界框信息和所述第i-1帧图像中目标在第i帧图像中的边界框预测信息，依次计算所述第i帧图像中目标的边界框和所述第i-1帧图像中目标的预测边界框的交并比，得到交并比矩阵；
采用优化算法对所述交并比矩阵进行优化分配，将优化分配结果对应的目标确定为匹配成功...

【专利技术属性】
技术研发人员：李宁鸟，魏荷，
申请(专利权)人：西安天伟电子系统工程有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西;61