【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多目标追踪，特别是涉及一种低光照条件下的多目标追踪方法及系统。
技术介绍
1、多目标追踪是一项重要的计算机视觉任务，它具有广泛的应用，例如自动驾驶、机器人和安全监控等领域。多目标追踪的目的是从连续的视频序列中确定物体的位置，并对不同视频帧之间相同的物体建立关联。最近的一些多目标追踪方法研究了具体应用场景下的多目标追踪，但它们都忽略了真实世界中广泛存在的低光场景。
2、受限于当前的成像技术，在低光条件下获取高质量的视频数据是非常困难的。为了避免过度的运动模糊，当前的相机在采集视频时需要将曝光时间设置为一个较短的时间，通常为几十毫秒。然而在低光条件下，相机传感器无法在这样较短的时间内捕获足够的光电子。这一限制使得低光环境下的图像质量出现大幅度的退化，并伴随更大的传感器噪声。在低光条件下进行多目标追踪存在两个挑战。第一个是收集和标注低光视频数据。受限于较低的图像质量，低光视频中的物体更难以被辨认和标注。第二个挑战在于低光视频目标追踪。当前最流行的追踪器，通常由检测器、基于运动的关联模块和基于外观的关联模块，这些模块需...
【技术保护点】
1.一种低光照条件下的多目标追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述双相机系统，包括分光镜、减光镜和相机；所述利用双相机系统收集成对的低光照视频数据样本，包括；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述低光照视频数据样本进行多目标追踪标注得到低光多目标追踪数据集，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述低光多目标追踪网络模型，至少包括骨干网络、检测头和关联模块；将所述低光多目标追踪数据集输入至低光多目标追踪网络模型进行网络训练，包括：
5.根据权利要求4所...
【技术特征摘要】
1.一种低光照条件下的多目标追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述双相机系统，包括分光镜、减光镜和相机；所述利用双相机系统收集成对的低光照视频数据样本，包括；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述低光照视频数据样本进行多目标追踪标注得到低光多目标追踪数据集，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述低光多目标追踪网络模型，至少包括骨干网络、检测头和关联模块；将所述低光多目标追踪数据集输入至低光多目标追踪网络模型进行网络训练，包括：
5.根据权利要求4所...
【专利技术属性】
技术研发人员：付莹，王欣哲，刘乾坤，李和松，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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