融合方向性得分与几何特征的多目标跟踪抗遮挡处理方法技术

本发明专利技术公开了一种融合方向性得分与几何特征的多目标跟踪抗遮挡处理方法，包括：对视频进行目标跟踪得到

【技术实现步骤摘要】
融合方向性得分与几何特征的多目标跟踪抗遮挡处理方法


[0001]本专利技术属于计算机视觉
，具体涉及一种融合方向性得分与几何特征的多目标跟踪抗遮挡处理方法
。

技术介绍

[0002]在无人机航拍领域中，目标检测识别与跟踪是十分重要的研究方向，它涉及到计算机视觉
、
图像处理
、
模式识别和人工智能等多个领域
。
无人航拍目标识别与跟踪是指无人机在空中飞行过程中，首先对所拍摄的地面场景中目标进行识别，并标记出目标位置，对于运动的目标，通过确定视频连续帧中目标的位置
、
大小以及运动轨迹来实现跟踪
。
目前，无人机航拍目标识别与跟踪技术被广泛应用于民用方面，并起到了较大的使用价值
。
[0003]由于目标跟踪过程中会遇到目标被遮挡而导致跟踪失败的问题，在遮挡场景下对目标进行高效且鲁棒的跟踪成为研究的热点
。
基于深度学习的目标跟踪算法可以更好地提取目标特征，对目标信息表达更准确，在遮挡场景下的目标跟踪中展现出极大的优势...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种融合方向性得分与几何特征的多目标跟踪抗遮挡处理方法，其特征在于，包括：获取包含待跟踪视频序列；对所述待跟踪视频序列进行目标跟踪，得到
N
条轨迹
、
当前帧的
N
个预测框和每个预测框的信息，以及所述当前帧的
M
个检测框和每个检测框的信息；所述
N
条轨迹是从第一帧跟踪至所述当前帧的上一帧后所得到的轨迹；
M
和
N
均为大于0的整数；根据所述信息确定每个检测框和每个预测框的运动特征与几何特征；根据所述信息
、
所述运动特征
、
所述几何特征和所述
N
个预测框，将每个检测框与所述
N
条轨迹进行匹配，并当存在与所述
N
条轨迹都不匹配的失配检测框时，确定所述失配检测框与每个预测框之间的方向性得分；所述方向性得分是所述失配检测框与该预测框的交并比和方向相似度的融合；根据所述方向性得分将所述失配检测框与所述
N
条轨迹再次匹配，当存在与所述失配检测框匹配的轨迹时，更新所述
N
条轨迹，得到更新后的轨迹；根据所述更新后的轨迹进行下一帧的目标跟踪，直至跟踪完所述待跟踪视频序列的最后一帧
。2.
根据权利要求1所述的融合方向性得分与几何特征的多目标跟踪抗遮挡处理方法，其特征在于，所述信息包括：检测框的宽和高，以及中心点坐标；所述根据所述信息确定每个检测框和每个预测框的运动特征与几何特征，包括：对于每个检测框或每个预测框，根据该框的所述信息从所述当前帧中提取该框的运动特征；根据第一预设权重，以及每个检测框与每个预测框的宽
、
高和中心点坐标，计算每个检测框与每个预测框之间的几何特征
。3.
根据权利要求2所述的融合方向性得分与几何特征的多目标跟踪抗遮挡处理方法，其特征在于，所述当前帧中第
j
个检测框与第
l
个预测框之间的几何特征的表达式如下：其中，
j
为大于0且小于或等于
M
的整数，
l
为大于0且小于或等于
N
的整数，
d
ge
(l,j)
为第
j
个检测框与第
l
个预测框之间的几何特征，
β1和
β2为所述第一预设权重，
(x
j
,y
j
)
为所述第
j
个检测框的中心点坐标，
w
j
为所述第
j
个检测框的宽，
h
j
为所述第
j
个检测框的高，
(x
l
,y
l
)
为所述第
l
个预测框的中心点坐标，
w
l
为所述第
l
个预测框的宽，
h
l
为所述第
l
个预测框的高
。4.
根据权利要求1所述的融合方向性得分与几何特征的多目标跟踪抗遮挡处理方法，其特征在于，所述根据所述信息
、
所述运动特征
、
所述几何特征和所述
N
个预测框，将每个检测框与所述
N
条轨迹进行匹配，并当存在与所述
N
条轨迹都不匹配的失配检测框时，确定所述失配检测框与每个检测框之间的方向性得分，包括：根据所述
N
个预测框中每个预测框的所述运动特征
、
每个检测框的所述运动特征，以及每个预测框与每个检测框之间的所述几何特征，计算每个检测框与各个预测框之间的相似度；对于每一个检测框，当该检测框与
N
个预测框之间的相似度均小于预设阈值时，确定该检测框为所述失配检测框，并确定所述失配检测框与每个预测框之间的方向性得分
。
5.
根据权利要求1或4所述的融合方向性得分与几何特征的多目标跟踪抗遮挡处理方法，其特征在于，所述失配检测框为第
x
个检测框，所述每个预测框为第
y
个预测框，且所述第
y
个预测框对应所述
N
条轨迹中的第
y
条轨迹，
x
为大于0且小于或等于
M
的整数，
y
为大于0且小于或等于
N
的整数；所述确定所述失配检测框与每个预测框之间的方向性得分，包括：获取所述第
y
条轨迹在所述上一帧中对应的预测框和检测框之间的夹角；基于所述第
y
条轨迹在所述上一帧中对应的预测框和检测框之间的夹角，以及所述第
x
个检测框的中心点坐标和所述第
y
个预测框的中心点坐标，确定所述第
x
个检测框与所述第
y
个预测框之间的夹角；根据所述第
y
条轨迹在所述上一帧中对应的预测框和检测框之间的夹角，以及所述第
x
...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦翰林，陈嘉欣，马琳，卢长浩，王欣达，杨钦，王君洋，张欣，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：