【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及到一种基于卡尔曼滤波和端到端transformer的多目标跟踪方法及系统。
技术介绍
1、道路车辆多目标跟踪在智能交通系统中具有极其重要的意义和广泛的应用价值，多目标跟踪技术可以提供实时的交通流量和车辆轨迹信息，有助于交通管理部门优化交通信号控制，提高道路通行效率，缓解交通拥堵。
2、目前，针对道路车辆的多目标跟踪，通常采用的是连续帧图像识别与车辆匹配的方式，但考虑到需要对帧图像中的每个物体进行识别与比对，在道路车流量大的时候，存在着跟踪效率与响应速度的限制，并且随着车流量增大，相似车辆出现在同一帧图像的可能变大，会导致车辆识别难度增大以及跟踪轨迹错误率高的问题出现。
3、因此，如何提高道路车辆多目标跟踪的跟踪效率、响应速度，减小车辆识别与跟踪难度以及降低跟踪轨迹错误率，是一个亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于卡尔曼滤波和端到端transformer的多目标跟踪方法及系统，旨在解决上述至少一个技术问题。p>
2、为实现本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于卡尔曼滤波和端到端Transformer的多目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于卡尔曼滤波和端到端Transformer的多目标跟踪方法，其特征在于，获取目标分析视频集步骤，具体包括：
3.如权利要求1所述的基于卡尔曼滤波和端到端Transformer的多目标跟踪方法，其特征在于，检测每个目标分析视频中每个参考帧内的参考车辆，基于所述每个参考帧内的参考车辆的检测结果，生成跟踪初始化参数步骤，具体包括：
4.如权利要求3所述的基于卡尔曼滤波和端到端Transformer的多目标跟踪方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种基于卡尔曼滤波和端到端transformer的多目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于卡尔曼滤波和端到端transformer的多目标跟踪方法，其特征在于，获取目标分析视频集步骤，具体包括：
3.如权利要求1所述的基于卡尔曼滤波和端到端transformer的多目标跟踪方法，其特征在于，检测每个目标分析视频中每个参考帧内的参考车辆，基于所述每个参考帧内的参考车辆的检测结果，生成跟踪初始化参数步骤，具体包括：
4.如权利要求3所述的基于卡尔曼滤波和端到端transformer的多目标跟踪方法，其特征在于，利用跟踪初始化参数初始化卡尔曼滤波器和端到端transformer模型步骤，具体包括：
5.如权利要求4所述的基于卡尔曼滤波和端到端transformer的多目标跟踪方法，其特征在于，检测每个目标分析视频中每个跟踪帧内的跟踪车辆，利用卡尔曼滤波器预测每个跟踪帧内的跟踪车辆在下一跟踪帧内的位置，获得每个跟踪车辆在下一跟踪帧内的预测位置信息步骤，具体包括：
6.如权利要求5所述的基于卡尔曼滤波和端到端transforme...
【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，请求不公布姓名，请求不公布姓名，请求不公布姓名，
申请(专利权)人：成都言汐科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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