基于可见度和变种IoU的2D多目标跟踪方法技术

本发明专利技术涉及一种基于可见度和变种IoU的2D多目标跟踪方法，属于环境感知技术领域。该方法包括：使用基于相机的2D检测器得到每一时刻目标的二维检测信息，设定检测置信度阈值，并划分高分检测和低分检测；基于上一时刻预测后的轨迹框和轨迹置信度，计算每个轨迹的可见度，并设定可见度阈值，并划分活跃轨迹和非活跃轨迹；将高分检测和活跃轨迹进行变种IoU和外观相似度的代价融合匹配；将未匹配的活跃轨迹和非活跃轨迹相加，再与剩余未匹配上的高分检测进行变种IoU和外观相似度的代价融合匹配；将剩余未匹配的轨迹与低分检测进行变种IoU匹配；基于轨迹管理机制对轨迹进行管理。本发明专利技术可提高目标跟踪的精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于环境感知领域，涉及一种基于可见度和变种iou的2d多目标跟踪方法。

技术介绍

1、多目标跟踪(multi-object-tracking,mot)旨在确定视频序列下的每一个物体的时空轨迹，在自动驾驶、安全监控和机器人领域得到了广泛的运用。常用的mot范式包括基于检测的跟踪、基于回归的跟踪、联合检测和外观的跟踪和基于注意力机制的跟踪。在这些范式之中，基于检测的跟踪(tracking-by-detection,tbd)范式是mot的主流范式，包括目标检测和数据关联。然而，目标检测的准确性和数据关联的精度会严重影响跟踪效果。

2、针对于目标检测存在低分真值的情况，一些跟踪方法将检测划分为高分检测和低分检测，实现高分检测优先匹配，低分检测次之匹配，有效减少了跟踪的漏检，提高了召回率。然而，轨迹也存在高置信度轨迹和低置信度轨迹，现有的跟踪方法缺乏一个从轨迹角度分级的匹配框架，将检测和轨迹进行划分，设计合理的匹配框架，使得同属于一个真值物体被准确跟踪。

3、基于运动信息和外观信息的数据关联是目前2d多目标跟踪主流的策略，也有少部分本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于可见度和变种IoU的2D多目标跟踪方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的2D多目标跟踪方法，其特征在于：步骤S2包括：

3.根据权利要求1所述的2D多目标跟踪方法，其特征在于：步骤S3包括：

4.根据权利要求1所述的2D多目标跟踪方法，其特征在于：步骤S4包括：

5.根据权利要求1所述的2D多目标跟踪方法，其特征在于：步骤S5包括：

6.根据权利要求1所述的2D多目标跟踪方法，其特征在于：步骤S6包括：

【技术特征摘要】

1.一种基于可见度和变种iou的2d多目标跟踪方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的2d多目标跟踪方法，其特征在于：步骤s2包括：

3.根据权利要求1所述的2d多目标跟踪方法，其特征在于：步骤s3包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：傅春耘，黄明广，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：