一种路侧视角多目标跟踪方法技术

本发明专利技术涉及一种路侧视角多目标跟踪方法，通过采用成对目标进行匹配，有效降低距离过近造成遮挡的两个目标产生的漏检，误检、跟踪目标身份转换问题；进一步地，通过采用轻量化网络和先进的激活函数，能够达到更快的计算速度，在网络参数大幅减小的同时，精度保持不变，并能够为后续的目标跟踪提供较为准确的初始化和观测值；进一步地，采用两对检测目标计算外观余弦矩阵，能够减少计算量，提高目标匹配速度；同时，对于没有匹配成功的目标对构成的对象，进一步通过单个目标进行匹配，从而提高匹配成功率，提高多目标跟踪精度。提高多目标跟踪精度。提高多目标跟踪精度。

【技术实现步骤摘要】
一种路侧视角多目标跟踪方法


[0001]本专利技术属于智能交通环境感知
，具体涉及到一种路侧视角多目标跟踪方法。

技术介绍

[0002]环境感知技术是智能交通的重要一环，而目标跟踪技术是环境感知的关键部分。目标跟踪技术分为单目标跟踪与多目标跟踪。目前单目标跟踪技术较为成熟，普适性较强，但多目标跟踪技术面对复杂交通环境下的背景遮挡及光照、尺度变化等问题，解决效果并不是特别理想。
[0003]多目标跟踪技术在各种交通环境下有着广泛的应用，因此一个具有良好的检测技术与数据关联与匹配机制的多目标跟踪算法对复杂交通场景十分必要。基于深度学习的多目标跟踪技术流程分为目标检测、特征提取、相似度计算和数据关联四步。随着深度学习的飞速发展，基于卷积神经网络的目标检测算法精度与速度大大提升；以卷积神经网络为骨干网络进行多层特征提取与融合满足不同大小的目标，多数基于检测的结果的深度学习多目标跟踪算法也因此大幅超过传统多目标跟踪方法。尽管神经网络层数在加深、数据关联方法在不断进步，但是仍然难以克服在复杂交通环境下由于密集行人、车辆之间相互遮挡以及小目标等本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种路侧视角多目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：S100、对待检测数据集中的每一帧图像进行目标检测，获取每个目标中心点位置；S200、基于目标中心点位置，计算一帧图像上两两目标之间的欧式距离，依次取出距离最小的两个目标组成一个对象；若剩下1个目标，则将该目标作为一个对象；S300、获取第一帧待检测图像上的对象，将其作为第一对象；S400、为第一对象建立轨迹集合，集合中的每个元素包括位置信息；S500、判断是否存在下一帧图像；如果存在下一帧图像，则利用卡尔曼滤波器模型，预测第一对象在下一帧图像上的位置，执行步骤S600；S600、获取下一帧图像上的对象，将其作为第二对象，对每个第一对象，计算预测位置上第二对象所占面积与每个实际位置上第二对象所占面积的交并比；将取得最大交并比的第二对象，作为这个第一对象的待匹配对象；S700、对待匹配对象进行外观匹配，若成功匹配，更新第一对象对应的轨迹；S800、将没有被匹配的第二对象，更新为第一对象，返回步骤S400。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标检测包括下述步骤：S110、利用轻量化目标检测网络获取每个目标的置信度、目标种类概率；S111、基于每个目标的置信度、目标种类概率，计算每个目标的置信度分数；S112、对高于第一阈值的置信度分数，将其对应目标进行保留，并保留相应的目标状态向量和外观特征；所述目标的状态向量表示为：其中：x
c
为目标中心点的横坐标；，y
c
为目标中心点纵坐标；w为目标包围框的宽；h为目标包围框的高；为目标在横轴方向上的移动速度，初始值为0；为目标在横轴方向上的移动速度，初始值为0：为目标的宽变化率，初始值为0；为目标的高变化率，初始值为0。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述轻量化目...

【专利技术属性】
技术研发人员：金立生，金秋坤，张哲，贺阳，王欢欢，郭柏苍，谢宪毅，
申请(专利权)人：燕山大学，
类型：发明
国别省市：