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[發(fā)明專利]基于多屬性的多目標(biāo)跟蹤方法及裝置有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201710101482.3 申請日: 2017-02-23
公開(公告)號: CN106934817B 公開(公告)日: 2020-11-10
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 王亮;黃永禎;張宇琪 申請(專利權(quán))人: 中國科學(xué)院自動化研究所
主分類號: G06T7/207 分類號: G06T7/207;G06K9/00
代理公司: 中科專利商標(biāo)代理有限責(zé)任公司 11021 代理人: 鐘文芳
地址: 100190 *** 國省代碼: 北京;11
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 基于 屬性 多目標(biāo) 跟蹤 方法 裝置
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于多屬性的多目標(biāo)跟蹤方法,包括:

通過跟蹤確定當(dāng)前跟蹤目標(biāo)是否處于復(fù)雜交叉狀態(tài),所述復(fù)雜交叉狀態(tài)是指所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)在預(yù)定數(shù)量的連續(xù)圖像幀中與其他目標(biāo)發(fā)生重疊;

在所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)處于復(fù)雜交叉狀態(tài)時,依次使用當(dāng)前跟蹤目標(biāo)的身高、衣著、步態(tài)三種信息進(jìn)行再識別,其中,按照身高、衣著屬性、步態(tài)屬性三種信息的優(yōu)先級,滿足預(yù)設(shè)條件的情況下,優(yōu)先使用上述三種信息中優(yōu)先級最高的信息進(jìn)行再識別,當(dāng)優(yōu)先級最高的信息滿足再識別條件時,則不必進(jìn)行下一優(yōu)先級的信息的識別;其中,上述三種信息的優(yōu)先級順序如下:身高衣著屬性步態(tài)屬性;

其中,在所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)處于復(fù)雜交叉狀態(tài)時,依次使用當(dāng)前跟蹤目標(biāo)的身高、衣著、步態(tài)三種信息進(jìn)行再識別,包括:

確定所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)以及與所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)重疊發(fā)生復(fù)雜交叉的目標(biāo)的身高之差是否滿足預(yù)設(shè)身高閾值;

在所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)以及與所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)重疊發(fā)生復(fù)雜交叉的目標(biāo)的身高之差滿足預(yù)設(shè)身高閾值時,利用所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)的身高進(jìn)行識別。

2.如權(quán)利要求1所述的方法,其中,在所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)處于復(fù)雜交叉狀態(tài)時,依次使用當(dāng)前跟蹤目標(biāo)的身高、衣著、步態(tài)三種信息進(jìn)行再識別,還包括:

在所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)以及與所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)發(fā)生復(fù)雜交叉的目標(biāo)的身高之差不滿足預(yù)設(shè)身高閾值時,確定所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)以及與所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)發(fā)生復(fù)雜交叉的目標(biāo)的衣著屬性之間的歐式距離是否滿足預(yù)設(shè)距離閾值;

在所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)以及與所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)發(fā)生復(fù)雜交叉的目標(biāo)的衣著屬性之間的歐式距離滿足預(yù)設(shè)衣著屬性閾值時,利用所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)的衣著屬性進(jìn)行識別。

3.如權(quán)利要求1所述的方法,其中,在所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)處于復(fù)雜交叉狀態(tài)時,依次使用當(dāng)前跟蹤目標(biāo)的身高、衣著、步態(tài)三種信息進(jìn)行再識別,還包括:

在所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)以及與所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)發(fā)生復(fù)雜交叉的目標(biāo)的衣著屬性之間的歐式距離不滿足預(yù)設(shè)距離閾值時,確定所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)以及與所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)發(fā)生復(fù)雜交叉的目標(biāo)的步態(tài)屬性相似度是否滿足預(yù)設(shè)步態(tài)相似度閾值;

在所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)以及與所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)發(fā)生復(fù)雜交叉的目標(biāo)的步態(tài)屬性相似度滿足預(yù)設(shè)步態(tài)相似度閾值時,利用所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)的步態(tài)屬性進(jìn)行識別。

4.如權(quán)利要求1所述的方法,其中,在通過跟蹤確定當(dāng)前跟蹤目標(biāo)是否處于復(fù)雜交叉狀態(tài)之前,還包括:

計(jì)算當(dāng)前跟蹤目標(biāo)與其他目標(biāo)之間的面積交并比;

在所述面積交并比大于預(yù)設(shè)交并比閾值時,確定當(dāng)前跟蹤目標(biāo)與其他目標(biāo)重疊;

獲取所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)在當(dāng)前幀之前預(yù)定數(shù)量幀中的身高、衣著屬性和步態(tài)屬性。

5.如權(quán)利要求4所述的方法,其中,所述身高、衣著屬性和步態(tài)屬性分別通過平均高度像素值、顏色直方圖特征值以及步態(tài)特征值確定。

6.如權(quán)利要求1所述的方法,其中,在通過跟蹤確定當(dāng)前跟蹤目標(biāo)是否處于復(fù)雜交叉狀態(tài)之前,還包括:

使用行人檢測器在當(dāng)前幀獲取行人的檢測框,當(dāng)檢測框在之前預(yù)定數(shù)量圖像幀的一區(qū)域內(nèi)連續(xù)出現(xiàn),則新建為跟蹤目標(biāo),初始化卡爾曼濾波器;

對當(dāng)前跟蹤目標(biāo)在當(dāng)前幀中使用卡爾曼濾波器獲取預(yù)測框,將所述預(yù)測框與當(dāng)前跟蹤目標(biāo)的所述檢測框進(jìn)行聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),獲得跟蹤框;

所述通過跟蹤確定當(dāng)前跟蹤目標(biāo)是否處于復(fù)雜交叉狀態(tài),包括:

判斷當(dāng)前跟蹤目標(biāo)的跟蹤框與其他目標(biāo)的跟蹤框是否重疊,若不重疊則給出跟蹤結(jié)果;若重疊,則把當(dāng)前跟蹤目標(biāo)置為“交叉”狀態(tài);

對“交叉”狀態(tài)的當(dāng)前跟蹤目標(biāo),當(dāng)跟蹤框不再交叉時,取消所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)的“交叉”狀態(tài);若交叉時間超過預(yù)定數(shù)量值的圖像幀,則確定當(dāng)前跟蹤目標(biāo)發(fā)生復(fù)雜交叉,否則將所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)的跟蹤框作為所述當(dāng)前跟蹤目標(biāo)的跟蹤結(jié)果。

7.如權(quán)利要求6所述的方法,其中,所述對當(dāng)前跟蹤目標(biāo)在當(dāng)前幀中使用卡爾曼濾波器獲取預(yù)測框,將所述預(yù)測框與當(dāng)前跟蹤目標(biāo)的所述檢測框進(jìn)行聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),獲得跟蹤框,包括:

把當(dāng)前跟蹤目標(biāo)當(dāng)作質(zhì)點(diǎn),將卡爾曼濾波器預(yù)測框與當(dāng)前幀的檢測框進(jìn)行聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。

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1、專利原文基于中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

2、支持發(fā)明專利 、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利(升級中);

3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、內(nèi)容包括專利技術(shù)的結(jié)構(gòu)示意圖流程工藝圖技術(shù)構(gòu)造圖

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