【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能交通，特别涉及一种车辆跨镜跟踪方法、装置、感知设备、介质及产品。
技术介绍
1、跟踪算法是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，在各类感知任务应用场景中具有基础、重要的地位。跨镜跟踪算法作为传统跟踪算法的重要延伸，其核心在于实现多镜头视域间的目标重识别，确保同一目标在不同镜头下能够拥有统一的id(identifier，标识符)，并在目标穿越不同摄像头视野时实现连续、无缝的跟踪。
2、相关技术中，跨镜跟踪算法主要有以下几种方法：基于目标特征匹配的方法虽然能够实现精确的目标识别，但其高度依赖于高清图像和大量的计算资源，尤其在多个不同视角下导致车辆特征差异较大的情况下，其效果会受到一定限制；基于空间轨迹关系匹配的方法相对简单且资源消耗较少，但其准确性高度依赖于多目标跟踪轨迹的精确性和流量速度测速的准确性，因此在目标遮挡或目标数量众多时容易发生id交换、漏检丢失id等问题；结合特征匹配与轨迹匹配的方法旨在弥补前两者的不足，通过融合目标特征和轨迹信息来增强匹配的可信度，但仍存在前述方法的局限性，其鲁棒性和适用性有待提高；而...
【技术保护点】
1.一种车辆跨镜跟踪方法，其特征在于，所述方法应用于路端智能感知设备，所述路端智能感知设备上设置有第一摄像头和第二摄像头，所述第一摄像头采集车辆的正面视角图像，所述第二摄像头采集车辆的背面视角图像，其中，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的车辆跨镜跟踪方法，其特征在于，所述第一特征提取模型包括第一卷积神经网络模型、第二卷积神经网络模型、条件生成对抗网络，其中，
3.根据权利要求2所述的车辆跨镜跟踪方法，其特征在于，在将所述正面视角图像输入第一特征提取模型之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的车辆跨镜跟踪方法，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.一种车辆跨镜跟踪方法，其特征在于，所述方法应用于路端智能感知设备，所述路端智能感知设备上设置有第一摄像头和第二摄像头，所述第一摄像头采集车辆的正面视角图像，所述第二摄像头采集车辆的背面视角图像，其中，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的车辆跨镜跟踪方法，其特征在于，所述第一特征提取模型包括第一卷积神经网络模型、第二卷积神经网络模型、条件生成对抗网络，其中，
3.根据权利要求2所述的车辆跨镜跟踪方法，其特征在于，在将所述正面视角图像输入第一特征提取模型之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的车辆跨镜跟踪方法，其特征在于，在获取车辆前后特征对的图像数据集时，固定所述第一摄像头和所述第二摄像头的采集参数。
5.根据权利要求1所述的车辆跨镜跟踪方法，其特征在于，所述获取至少一个目标车辆的所述正面视角图像和所述背面视角图像，包括：
6.根据权利要求5所述的车辆跨镜跟踪方法，其特征在于，所述第...
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